Analyse des données multidimensionnelles - Agrocampus
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Je crois que la formation est de qualité, qu'il y a des enseignants qualifiés et de rigueur. J'ai foi en ce qie les établissements assurent un cadre propice à une formation de qualité. Je recommande cette formation, et je ma veux pour moi même.
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Formation
En Ligne
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Il vous aidera à comparer différents cours et à trouver la solution la plus abordable.
Description
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Typologie
Formation
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Méthodologie
En ligne
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Dates de début
Dates au choix
Cette 2ème édition augmentée du cours d'analyse de données multidimensionnelles débutera le 1er mars 2016.
Les sites et dates disponibles
Lieu
Date de début
Date de début
À propos de cette formation
Ce MOOC a été conçu pour ceux qui, sans être statisticiens, sont confrontés à l'analyse statistique de données. Tous les domaines où l'on recueille des données sont concernés : enquêtes d'opinion, marketing, biologie, écologie, géographie, etc.
Les Avis
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Je crois que la formation est de qualité, qu'il y a des enseignants qualifiés et de rigueur. J'ai foi en ce qie les établissements assurent un cadre propice à une formation de qualité. Je recommande cette formation, et je ma veux pour moi même.
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Évaluation de la formation
Recommandée
Évaluation du Centre
Aboulaye Sanogo
Armel Brou
Les exploits du centre
Les matières
- Analyse de résultats
- Analyse de données
- Évaluation de la formation
Le programme
Semaine 1 : Analyse en composantes principales
- Données, problématique et exemples
- Recherche d'une représentation des individus
- Interprétation de la représentation des individus grâce aux variables
- Représentation des variables
- Aides à l'interprétation
- Mise en œuvre sous FactoMineR
- Données, notations, questions
- Liaison et indépendance entre deux variables qualitatives
- Comment l'AFC appréhende-t-elle l'écart à l'indépendance ?
- Nuages des lignes et des colonnes et leur représentation
- Pourcentages d'inertie et inerties en AFC
- Représentation simultanée des lignes et des colonnes
- Aides à l'interprétation
- Mise en œuvre sous FactoMineR
- Données, objectifs et problématique
- Transformation du tableau des données
- Représentation des individus
- Représentation des modalités comme aide à l'interprétation de la représentation des individus
- Nuage des modalités et sa représentation optimale
- Représentation simultanée des deux nuages
- Interprétation des valeurs propres
- Représentation des variables
- Aides à l'interprétation
- Tableau de Burt
- Mise en œuvre sous FactoMineR
- Données, définitions
- Principe de construction d'un arbre hiérarchique
- Algorithme de partitionnement : les K-means
- Consolidation des classes
- Classification sur données de grande dimension
- Analyse factorielle et classification
- Caractérisation des classes d'individus
- Mise en œuvre sous FactoMineR
- Données, problématique
- Equilibre des groupes et choix d'une pondération des variables
- Etude et représentation des groupes de variables
- Représentation des points partiels
- Représentation des analyses séparées
- Prise en compte de groupes de variables qualitatives
- Prise en compte de tableaux de contingence
- Aide à l'interprétation
- Mise en œuvre sous FactoMineR
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Analyse des données multidimensionnelles - Agrocampus