Séquence principale

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 10 Utilisation ou copie interdites sans citation Chapitre 1/4 Principes de l’AFC et données d’entrées 1. Principe général de l’AFC 2. Exemples : – Les limites des représentations graphiques intuitives – Comment donner du sens

Analyse en composantes principales Rappel théorique L'analyse en composantes principales (ACP) est une technique multivariée dite d’interdépendance, car il n’y a pas de variable dépendante ou indépendante d’identifiée au préalable. Une autre caractéristique importante de l'ACP est qu’il n’y a pas d’hypothèse nulle à tester ou à vérifier. Les techniques d’analyse factorielle, telles que l'ACP, visent trois objectifs principaux: Étape 1: Déterminer l’approche selon le type de problème

synth´tiques. e Deux types de m´thodes factorielles e – analyse en composantes principales : variables num´riques ; e – analyse des correspondances : variables qualitatives. Cours d’analyse de donn´es — Jean-Marc Lasgouttes — ann´e 2010-2011. e e 4 Cours d’analyse de donn´es — Jean-Marc Lasgouttes — ann´e 2010-2011. e e 5 But du cours M´thodes couvertes par le cours e – analyse en composantes principales (ACP) ; – analyse (factorielle) des correspondances (AFC) ; – analyse des correspondances

chaque orbitale atomique est associée une fonction d'onde dont l’expression dépend des valeurs des nombres quantiques n, l et ml. Une orbitale atomique est donc définie par un triplet de nombres quantiques (n, l et ml). n est le nombre quantique principal, c’est un entier strictement positif lié aux valeurs possibles de l’énergie. Il représente la couche dans laquelle se situe l’électron et nous donne des indications sur la taille de l’orbitale atomique. l est le nombre quantique secondaire (ou azimutal)

Introduction L'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) est une méthode qui permet d'étudier l'association entre au moins deux variables qualitatives. L'ACM est aux variables qualitatives ce que l'ACP (Analyse en Composantes Principales) est aux variables quantitatives. Elle permet en effet d'aboutir à des cartes de représentation sur lesquelles ont peut visuellement observer les proximités entre les catégories des variables qualitatives et les observations. Dans le cas de l'ACM

numéros d'identification : N° Siren (n° d'identité, 9 chiffres). Il se rattache à l'entreprise. NIC : n° interne de classement, 5 chiffres. Il se rattache à l'établissement. SIREN + NIC = 14 chiffres, = 14 chiffres = n° SIRET Code APE (activité principale exercée) fait partie du code NAF (Nomenclature des Activités Françaises), 3 chiffres + 1 lettre. Affiliation aux différentes caisses : comme tout travailleur indépendant, il doit s'affilier aux caisses d'allocations familiales, de maladie, maternité

'At; — -e aux represen- tations de structures de données plus complexes. Un parallèle sera fait avec les canes auto-organisatñc— de Kohonen, également utilisées dans les analyses non linéaires de données. Analyse en composantes principales L'analyse en composantes principales est une des plus anciennes techniques d'analyse statistique. Elle a été développée pour l'étude d'échantillons d'inthvidus caractérisés par plusieurs facteurs. La méthode est done adaptée à l' analyse de données multidimensionnelles

orbitales s elliptique (haltères) : orbitales p elliptique (haltères croisées) : orbitales d ›  Levée de dégénérescence : ›  Orbitale s: ›  Orbitales p: ›  Orbitales d: Nombre quantiques ›  Nombre quantique principal n ›  Nombre quantique secondaire l : Valeurs de l Orbitale Nombre d’orbitales (2l + 1) Symétrie des orbitales 0 s 1 sphérique 1 p 3 haltères 2 d 5 haltères croisée 3 f 7 multilobes complexes

Fiche de valorisation des stocks vierge Désignation produit: Réf. Produit: Date Bon N° Entrée Sortie Stock Q P.U. Montant Q P.U. Montant Q P.U. Montant

noyaux Fonction de répartition empirique Analyse des données hclust Classifications hiérarchiques kmeans Classifications par partitionnement princomp Analyse en composantes principales prccomp Analyse en composantes principales dist Calcul de matrices de distance XVIII- Les formules Syntaxe des principales fonctions : les formules Certaines fonctions statistiques (en particulier les fonctions de modélisation) travaillent sur des formules (?formula): fonction (formula=, data =…)