Ouvrage

Analyse factorielle multiple avec R

Pratique R
2013


268 pages

Présentation

L’analyse factorielle multiple (AFM ) est la méthode de référence pour analyser des tableaux de données dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par plusieurs groupes de variables, ces dernières pouvant être quantitatives et/ou qualitatives. Ce type de tableau multiple se rencontre dans de nombreux domaines comme les enquêtes (les questionnaires comportent toujours plusieurs thèmes : des opinions, des comportements, etc.) ou les sciences expérimentales (dans l’industrie agro-alimentaire, par exemple, on caractérise les produits à la fois par des données physico-chimiques et des données issues de dégustations).


Ce livre est destiné aux utilisateurs confrontés à des tableaux multiples. Une large place est accordée aux applications et à la mise en œuvre via R. L’objectif est de rendre l’utilisateur autonome dans l’application de l’AFM sur ses données. Dans cet esprit, ce livre :

– introduit une à une les principales caractéristiques de la méthode intuitivement à partir d’exemples ;

– donne les éléments théoriques nécessaires pour une compréhension en profondeur avec un recours au raisonnement géométrique systématique ;

– illustre les résultats à partir des exemples introductifs ;

– détaille la marche à suivre pour appliquer l’AFM avec le package FactoMineR ou via des codes R. Ces codes sont disponibles sur le site du LMA 2 (Agrocampus).


Cet exposé est complété par une présentation des méthodes classiques, ACP et ACM , elle aussi fondée sur des exemples. L’ensemble constitue l’état de l’art aujourd’hui en analyse factorielle.

Sommaire

Chapitre d’ouvrage

Pages de début

Chapitre d’ouvrage

Avant-propos

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Chapitre 1. Analyse en composantes principales

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Chapitre 2. Analyse des correspondances multiples

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Chapitre 3. Analyse factorielle de données mixtes

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Chapitre 4. Pondération des groupes de variables

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Chapitre 5. Comparaison de nuages d’individus partiels

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Chapitre 6. Facteurs communs à différents groupes de variables

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Chapitre 7. Comparaison des groupes de variables et modèle Indscal

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Chapitre 8. Cas des variables qualitatives et des données mixtes

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Chapitre 9. Analyse factorielle multiple et méthode Statis

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Chapitre 10. Analyse factorielle multiple et analyse procustéenne

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Chapitre 11. Analyse factorielle multiple hiérarchique

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Annexe A. Fiches techniques : calcul matriciel et espace vectoriel euclidien

Chapitre d’ouvrage

Bibliographie


Date de parution : 01/09/2013

Date de mise en ligne : 10/10/2025

ISBN 9782759809639