Tutoriels vidéo

Analyse en composantes principales (ACP)

Données et problématiques

 

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  1. Etude des individus et des variables 
  2. Aides à l'interprétation 
  3. L'ACP avec FactoMineR 
  4. Graphes interactifs avec Factoshiny 
  5. Gestion des données manquantes en ACP
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Analyse des correspondances (AFC)

Données - problématique et modèle d'indépendance

 

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  1. Visualisation des nuages de lignes et de colonnes 
  2. Inertie et pourcentage d'inertie 
  3. Représentation simultanée 
  4. Aides à l'interprétation 
  5. L'AFC avec FactoMineR 
  6. Etude de cas : analyse textuelle 
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Analyse des correspondances multiples (ACM)

Données - problématiques

 

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  1. Etude des individus
  2. Etude des modalités
  3. Aides à l'interprétation
  4. ACM avec FactoMineR
  5. Gestion des données manquantes en ACM
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Classification

Classification ascendante hiérarchique

 

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  1. Exemple et choix du nombre de classes
  2. Méthode de partitionnement et complémentarité avec la CAH
  3. Caractérisation des classes d'individus
  4. Classification avec FactoMineR
  5. Caractérisation des classes avec FactoMineR
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Analyse Factorielle Multiple (AFM)

Données - problématiques

 

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  1. Equilibre et ACP globale
  2. Etude des groupes de variables
  3. Compléments (données qualitatives, fréquences, aides à l'interprétation)
  4. L'AFM avec FactoMineR
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Conclusion

Démarche en analyse de données

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Introduction

Introduction à la sensométrie

 

Caractérisation de produits

Présentation du jeu de données chocolat

 

Évaluation de la performance d'un jury

Cours

 

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  1. Mise en œuvre avec SensoMineR

Construction d'un espace produits

Cours

 

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  1. Mise en œuvre avec SensoMineR

Cartographie des préférences

Cours

 

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  1. Mise en œuvre avec SensoMineR

Analyser des données de catégorisation

Cours

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  1. Mise en œuvre avec SensoMineR