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Analyse Factorielle des TABLE Correspondances (AFC)
1Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) Résumé Méthode factorielle de réduction de dimension pour l’exploration statistique d’une table de contingence définie par deux variables qualitatives Définition à partir de l’analyse en composantes prin-cipalesdes profils Définition du modèle statistique associé, esti-mation PDF
L’Analyse Factorielle des Correspondances
L’Analyse Factorielle des Correspondances L’analyse factorielle des correspondances, notée AFC, est une analyse destinée au traitement des tableaux de données où les valeurs sont positives et homogènes comme les tableaux de contingence (qui constituent la majeure partie des tableaux traités par cette méthode) L’AFC a été introduite de façon complète dans les années 60 par JP PDF
Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
AFC V Propre Axe 1 1 Données : reconnaissance de trois saveurs (sucré, a 72,727 Inerties (= valeurs propres) Très particulières en cide, amer) Pour chaque saveur, on a demandé à dix personnes de reconnaître la saveur d une solution qui leur était présentée AFC 48-0 5 0 0 0 5 1 0 1 5-1 0 -0 5 0 0 0 5 1 0 Dim 1 (96 00 ) Dim 2 (4 PDF
INTRODUCTION À L’ANALYSE FACTORIELLE DES
L’analyse factorielle des correspondances vise à rassembler en un nombre réduit de dimensions la plus grande partie de l’information initiale en s’attachant non pas aux valeurs absolues mais aux correspondances entre les variables, c’est-à-dire aux valeurs relatives Cette réduction est d’autant plus utile que le nombre de dimensions initial est élevé La notion de PDF
L’Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
L’Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) L’Analyse Factorielle des Correspondances (notée AFC) encore appelée Analyse des Correspondances Binaires, est un outil statistique dont l’objectif est de permettre de décrire la dépendance (ou la correspondance) pouvant exister entre deux ensembles de caractères Cette méthode, développée dans les années 60-70 par une équipe d PDF
Chapitre 4 : Analyse factorielle des correspondances
L’analyse factorielle des correspondances (AFC) peut être considérée comme une extension de l’analyse en composantes principales (ACP) Elle est adaptée au traitement de données qualitatives sans restrictions fortes, son but répond à tout essai d’analyse d’un tableau formé par des observations qualitatives sur des individus ou des catégories Ce chapitre sera scindé en deux PDF
L'AFC pour les nuls - ec-lillefr
Comprendre les fondements de l‘Analyse Factorielle des Correspondances 2 Savoir quel est le processus de calcul et ses logiques 3 Pouvoir expliquer le mapping produit par une AFC 4 Également : • Connaître quelques logiciels d‘administration d‘enquêtes et de traitement de données • Avoir des éléments de comparaison AFC – ACP (ACP = Analyse en Composantes Principales) août Taille du fichier : 429KB PDF
Méthodes d’Analyses Factorielles ACP et AFCM
Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) - Données • Tableau croisant deux variables nominales • Transformations des données brutes – Calcul des fréquences relatives – Calcul des profils lignes – _____colonnes Principes Communs Analyse en Composantes Principales Analyse des Correspondances Étude en Cours Cheveux Yeux Total 108 286 71 127 592 Bleu 20 84 17 94 215 Vert 5 29 14 Taille du fichier : 679KB PDF
Introduc)on*
factorielle*des*nuages*de*points*associés*aux*profils*lignes*etaux*profils* colonnes*du*tableau*de*con)ngence*croisantles*modalités*des*deux*variables* (L’AFC*estune*double*ACP*sur*les*deux*tableaux*de*profils) ** • Données : Dans toute la suite, on considère un tableau de deux variables PDF
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Analyse Factorielle des TABLE Correspondances (AFC)
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factorielle*des*nuages*de*points*associés*aux*profils*lignes*etaux*profils* colonnes*du*tableau*de*con)ngence*croisantles*modalités*des*deux*variables* (L’AFC*estune*double*ACP*sur*les*deux*tableaux*de*profils) ** • Données : Dans toute la suite, on considère un tableau de deux variables PDF
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Analyse Factorielle des Correspondances (AFC)
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a 72
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