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Analyse de données avec R
La 4e de couv. indique : "Le contenu de ce livre correspond à l'enseignement d'analyse de données proposé à l'ensemble des étudiants d'Agrocampus. Il a été conçu pour des étudiants qui ne se destinent pas aux métiers de la statistique mais qui auront à traiter des données da...
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| Auteurs principaux : | , , |
|---|---|
| Autres auteurs : | , |
| Format : | Livre |
| Langue : | français |
| Titre complet : | Analyse de données avec R / François Husson, Sébastien Lê et Jérôme Pagès; [préface de Pierre Cazes,... et Maurice Roux,...] |
| Édition : | 2e édition revue et augmentée |
| Publié : |
Rennes :
Presses universitaires de Rennes
, 2016 |
| Description matérielle : | 1 vol. (IX-239 p.) |
| Collection : | Pratique de la statistique |
| Sujets : |
| LEADER | 06815cam a2200637 4500 | ||
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| 215 | |a 1 vol. (IX-239 p.) |c ill., tabl., graph., couv. ill. en coul. |d 24 cm | ||
| 225 | 2 | |a Pratique de la statistique |x 1295-1765 | |
| 339 | |a Une introduction à l'analyse des données multidimensionnelles. Pour chaque méthode, un exemple permet d'introduire la problématique et concrétise pas à pas les éléments théoriques. Cet exposé est suivi d'exemples illustrant ses diverses applications. Chaque résultat est accompagné de la commande R qui permet de l'obtenir. Toutes ces commandes sont accessibles à partir du logiciel libre FactoMineR. ©Electre 2016 | ||
| 308 | |a ISSN correct : 2269-4714 | ||
| 320 | |a Bibliogr. p. 235. Index | ||
| 330 | |a La 4e de couv. indique : "Le contenu de ce livre correspond à l'enseignement d'analyse de données proposé à l'ensemble des étudiants d'Agrocampus. Il a été conçu pour des étudiants qui ne se destinent pas aux métiers de la statistique mais qui auront à traiter des données dans le cadre de leurs stages d'abord de leurs emplois ensuite. Concrètement, le niveau d'une licence scientifique est tout à fait suffisant pour s'approprier tous les concepts introduits. Sur le plan informatique, une initiation au langage R est suffisante, au moins pour commencer. Pour chaque méthode, la démarche adoptée est la même. Un exemple permet d'introduire la problématique et concrétise presque pas à pas les éléments théoriques. Cet exposé est suivi de plusieurs exemples traités de façon détaillée pour illustrer l'apport de la méthode dans les applications. Tout le long du texte, chaque résultat est accompagné de la commande R qui permet de l'obtenir. Toutes ces commandes sont accessibles à partir du logiciel libre FactoMiner. Ainsi, avec cet ouvrage, le lecteur dispose d'un équipement complet (bases théoriques, exemples, logiciels) pour analyser des données multidimensionnelles. Cette édition prend en compte l'actualisation du logiciel R." | ||
| 359 | 2 | |p P. 1 |b 1, Analyse en Composantes Principales (ACP) |p P. 1 |c 1.1, Données - notations - exemples |p P. 2 |c 1.2, Objectifs |p P. 5 |c 1.3, Études des individus |p P. 13 |c 1.4, Étude des variables |p P. 16 |c 1.5, Relation entre les représentations de NI et NK |p P. 17 |c 1.6, Aides à l'interprétation |p P. 25 |c 1.7, Mise en oeuvre avec FactoMineR |p P. 26 |c 1.8, Compléments |p P. 29 |c 1.9, Exemple : données dépenses des ménages |p P. 44 |c 1.10, Exemple : données températures |p P. 53 |c Exemple : données génomiques |p P. 61 |b 2, Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) |p P. 61 |c 2.1, Données - notations |p P. 64 |c 2.2, Objectifs et modèle d'indépendance |p P. 67 |c 2.3, Les nuages et leur ajustement |p P. 79 |c 2.4, Aides à l'interprétation |p P. 85 |c 2.5, Éléments supplémentaires (= illustratifs) |p P. 88 |c 2.6, Mise en oeuvre avec FactoMineR |p P. 89 |c 2.7, AFC et traitement de données textuelles |p P. 93 |c 2.8, Exemple : données Jeux Olympiques |p P. 103 |c 2.9, Exemple : 10 vins blancs du Val de Loire |p P. 109 |c 2.10, Exemple : causes de mortalité des Français |p P. 127 |b 3, Analyse des Correspondances Multiples (ACM) |p P. 127 |c 3.1, Données - notations |p P. 128 |c 3.2, Objectifs |p P. 130 |c 3.3, Distance entre individus et distance entre modalités |p P. 132 |c 3.4, AFC sur le tableau disjonctif complet |p P. 140 |c 3.5, Aides à l'interprétation |p P. 144 |c 3.6, Mise en oeuvre avec FactoMineR |p P. 148 |c 3.7, Compléments |p P. 156 |c 3.8, Enquête sur la perception des OGM |p P. 163 |c 3.9, Exemple : catégorisation |p P. 169 |b 4, Classification |p P. 169 |c 4.1, Données - problématique |p P. 173 |c 4.2, Formalisation de la notion de ressemblance |p P. 177 |c 4.3, Construction d'une hiérarchie indicée |p P. 178 |c 4.4, Méthode de Ward |p P. 184 |c 4.5, Recherche d'une partition par agrégation autour des centres mobiles |p P. 186 |c 4.6, Partitionnement et classification hiérarchique |p P. 187 |c 4.7, Classification et analyse factorielle |p P. 189 |c 4.8, Classification et données manquantes |p P. 189 |c 4.9, Exemple : données températures |p P. 195 |c 4.10, Exemple : données thé |p P. 200 |c 4.11, Exemple : découpage en classes de variables quantitatives |p P. 203 |b 5, Visualisation de données issues d'une analyse factorielle |p P. 203 |c 5.1, Données - problématiques |p P. 204 |c 5.2, Visualisation de données issues d'une ACP |p P. 208 |c 5.3, Visualisation de données issues d'une AFC |p P. 211 |c 5.4, Visualisation de données issues d'une ACM |p P. 214 |c 5.5, Alternatives aux fonctions graphiques du package FactoMineR |p P. 216 |c 5.6, Améliorations des graphes par les arguments communs aux fonctions graphiques de FactoMineR |p P. 219 |b A, Annexe |p P. 219 |c A.1, Pourcentage d'inertie expliqué par un axe et par un plan |p P. 224 |c A.2, Le logiciel R |p P. 235 |b Bibliographie |p P. 237 |b Index | |
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| 606 | |3 PPN02734004X |a Analyse des données |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN08080859X |a R (logiciel) |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027296539 |a Statistique mathématique |3 PPN027234886 |x Informatique |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
| 606 | |3 PPN027270025 |a Analyse factorielle |3 PPN03020934X |x Manuels d'enseignement supérieur |2 rameau | ||
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