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Si vous êtes nouveau ici, vous voudrez sans doute télécharger mes fiches aide mémoire des fonctions R dédiées aux analyses biostatistiques. Elles vous permettront de manipuler facilement vos tableaux de données, de réaliser des analyses descriptives, ainsi que les principaux tests d'hypothèses : cliquez ici pour télécharger les fiches gratuitement! Comme ce n'est pas la 1ère fois que vous venez ici, vous voudrez sans doute télécharger mes fiches aide mémoire des fonctions R dédiées aux analyses biostatistiques. Lorsque les données ne comportent que deux variables numériques, on peut facilement comprendre comment ces deux variables sont liées entre elles en réalisant un scatterplot. Mais lorsque le nombre de variables augmente, cela devient impossible à appréhender. Une approche similaire est réalisée avec le nuage des variables.

Nom:factominer r
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Système d’exploitation:Windows, Mac, Android, iOS
Licence:Usage Personnel Seulement
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Chapitre 6 Analyse en composantes principales 6. Dans ce tableau de données, les variables sont en colonnes et les sujets ou observations sont en lignes. Lorsque les données ne comportent que deux variables numériques, nous pouvons facilement comprendre comment ces deux variables sont liées entre elles en réalisant un scatterplot dy type var1 vs var2.

Mais lorsque le nombre de variables augmente, cela devient impossible à appréhender. De façon symétrique, les N variables descriptives correspondent à N points dans un espace à M dimensions.

A partir de cette réprésentation en deux dimensions nous allons pouvoir : étudier les ressemblances entre les sujets étudier les corrélations entre les variables étudier les liens entre les sujets et les variables. On les appelle aussi vecteurs propres, ou eigen vectors en anglais.

Nous obtenons alors le grahique des observations ou des sujets : Les coordonnées de chaque observations, sur les axes sont alors relevées : Puis les corrélations sont calculées entre chaque variables et les coordonnées sur les Axe 1 et 2. Dans cette situation, les variables sont remplacées par les composantes principales. Il existe alors deux solution : supprimer les lignes sui comportent des données manquantes remplacer la valeur manquante par la moyenne.

Cela est très pratique lorsque le jeu de données ne comporte que peu de données manquantes. Les plots des variables et des observations sont générés de façon automatique. Ici, nous allons nous limiter aux données du Décastar. Pour cela nous allons créer un jeu de données decastar :.

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Analyse en composantes principales

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