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Analyse factorielle multiple

Indice Analyse factorielle multiple

L’analyse factorielle multiple (AFM) est la méthode factorielle adaptée à l’étude des tableaux dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par un ensemble de variables (quantitatives et/ou qualitatives) structuré en groupes.

Table des matières

  1. 10 relations: Analyse des correspondances multiples, Analyse en composantes principales, Analyse factorielle, Analyse factorielle de données mixtes, Analyse procustéenne, Brigitte Escofier-Cordier, Carré des liaisons, Presses universitaires de Rennes, Tableau de contingence, Valeur propre (synthèse).

Analyse des correspondances multiples

L’analyse des correspondances multiples (ACM) est une méthode d'analyse factorielle adaptée aux données qualitatives (aussi appelées catégorielles).

Voir Analyse factorielle multiple et Analyse des correspondances multiples

Analyse en composantes principales

L'analyse en composantes principales (ACP ou PCA en anglais pour principal component analysis), ou, selon le domaine d'application, transformation de Karhunen–Loève (KLT) ou transformation de Hotelling, est une méthode de la famille de l'analyse des données et plus généralement de la statistique multivariée, qui consiste à transformer des variables liées entre elles (dites « corrélées » en statistique) en nouvelles variables décorrélées les unes des autres.

Voir Analyse factorielle multiple et Analyse en composantes principales

Analyse factorielle

L'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes.

Voir Analyse factorielle multiple et Analyse factorielle

Analyse factorielle de données mixtes

L’Analyse factorielle de données mixtes (AFDM) est la méthode factorielle dédiée aux tableaux dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par un ensemble de variables quantitatives et qualitatives.

Voir Analyse factorielle multiple et Analyse factorielle de données mixtes

Analyse procustéenne

En statistiques, l'analyse procustéenne est une technique pour comparer des formes.

Voir Analyse factorielle multiple et Analyse procustéenne

Brigitte Escofier-Cordier

Brigitte Escofier-Cordier (Angers, - Rennes) est une statisticienne française diplômée de l'université de Rennes, spécialisée dans l'Analyse des données.

Voir Analyse factorielle multiple et Brigitte Escofier-Cordier

Carré des liaisons

Le carré des liaisons est une représentation graphique utile dans l’analyse factorielle d’un tableau individus x variables.

Voir Analyse factorielle multiple et Carré des liaisons

Presses universitaires de Rennes

Les Presses universitaires de Rennes (PUR) sont une maison d'édition universitaire fondées en 1984 à Rennes, en France, et rattachées à l'université Rennes-II.

Voir Analyse factorielle multiple et Presses universitaires de Rennes

Tableau de contingence

Un tableau de contingence est une méthode de représentation de données issues d’un comptage permettant d'estimer la dépendance entre deux caractères.

Voir Analyse factorielle multiple et Tableau de contingence

Valeur propre (synthèse)

Les notions de vecteur propre, de valeur propre, et de sous-espace propre s'appliquent à des endomorphismes (ou opérateurs linéaires), c'est-à-dire des applications linéaires d'un espace vectoriel dans lui-même.

Voir Analyse factorielle multiple et Valeur propre (synthèse)