Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Analyse exploratoire des données (Géométrie (Inertie (Plus de 2 dimensions…
Analyse exploratoire des données
Analyse multivariée
Tableaux
Données
Individus
Populations
Communautés
Rectangulaires
Croisent
Observations
Variables
Mesures morphométriques
Abondances
Espèces
Dans relevé
Fréquence alléliques
Comportements
Chaque individus
Synthétiques
Matrices d'association
Indices
Similarité
Distance
Matrices de Leslie
Paramètres démographiques
Matrices de transition
Probabilités
Analyse
Approche matricielle
Multivariée
Avantages
Prise en compte
Simultanée
Variables
Nombreuses
Biologiques
Mésologiques
Réactions réciproques
2 more items...
Mise en évidence
Ordination
Structure
Dans tableaux
2 more items...
Modélisation
Dynamique
Population
Succession
Espèces
Approche multivariée
Niche
Partage
Ressources
Calcul matriciel
Outil mathématique
Adapté
Logique matricielle
Indispensable
Traitement
Données
1 more item...
Manipulation
Directe
Tableaux
Extraction
Information
Sous forme
Très concise
Élégante
Rapide
Algèbre linéaire
Traitement
Simultané
Grand nombre
Équations linéaires
Matrices
Rectangulaires
Analyses factorielles
ACP
1 more item...
AFC
2 more items...
Analyse factorielle sous contraintes
Utilisations
1 more item...
Vers symétrique
Traitent
1 more item...
Objectif
3 more items...
Carrées
Matrices de projections
Séries - processus
Leslie
1 more item...
Markov
1 more item...
Symétrique
Matrices d'association
similarité - distance
Indices cenotiques
2 more items...
Indices de recouvrement
2 more items...
Classification hiérarchique
Ou NON
Variation
Structure
Tableau
Corrélation
Variables
Dépendance
Lignes
Colonnes
Ressemblance
Individus
Extraction
Information
Language courant
Exploitable
Variance
Statistique
Inertie
Géométrie
Exemples
Truites du Doubs
Tableau initial
400 truites
lignes
Mesurées
Variables biométriques
Colonnes
Longueur
Hauteur
Poids
Longueur tête
Reliées
Matrice variance - covariance
2 more items...
Matrice de corrélation
2 more items...
Quantitatives
Informations qualitatives
Sexe
Qualité eau
Analyse multivariée
Représentation graphique
Matrice
Illustration
Synthétique
Relation
Variables
Biométriques
3 more items...
= corrélations
1 more item...
Individus
Entre eux
2 more items...
Typologie
Individus
ACP
Pêcheurs de truites
1000 pêcheurs
Variables qualitatives
Lieu de résidence
Riverain
Département
Loin
Taille plus grosse prise
Tableau de contingence
Interchangeable
Colonnes
Lignes
Hypothèse
Indépendance
Variables
Effectifs attendus
= nb total dans zone / nb total de cette taille
Khi²
Observé
=∑ (obs-att)²/att
Degré de liberté
Nombre
2 more items...
= (nb lignes -1)*(nb colonnes -1)
1 more item...
Analyse multivariée
Visualiser
Dépendance
Entre variables
Grâce
Relations
Réponses
2 more items...
AFC
Tableau condensé
Tableau disjonctif complet
Variables
"Éclatées"
Colonnes
Autant que
1 more item...
Qualitatives
Par nature
Couleur
Pilosité
Réponse à question
Quantitative transformé
Classes
2 more items...
1 ou 0
Chaque individu
1 seule modalité
Par variable
Analyse multivariée
Mise en évidence
Relations
Linéaire ou non
Entre variables
Analyse
Individus
Typologie
Modalités
des variables
Variables
ACM
Phyto-sociologie
Tableau initial
Lignes
Espèces
25
Abondance - dominance
Indices
0 à 5
Colonnes
Relevés
20
Interchangeables
Pas Khi²
Analyse multivariée
Représentation
Sur un plan
Visualisation
Regroupement
Relevés
1 more item...
Espèces
1 more item...
Typologie
Espèces
Grâce
1 more item...
Et inversement
Espèces
Relevés
Géométrie
Diagramme de dispersion
Deux variables
X
Y
Nuage
Barycentre G
Coordonnées
mX
Moyenne X
mY
Moyenne Y
Données
p dimensions
Représentation partielle
sur 2 dimensions
p(p-1)/2 diagrammes de dispersion
Choix
Axes
Maximum
1 more item...
Inertie
Variance
Point de vue statistique
Voir équation diap 21
D'un point
Pas rapport
Barycentre
i =pi * (Gi)²
(Gi)² = (Xi - mX)² + (Yi - mY)²
pi = poids du point i
Du nuage
IT = ∑pi * (Gi)²
Projetée
Sur axe
Passe par G
Inertie totale (Gi)² =
Inertie projetée (Gfi)²
"info gardée"
Inertie non projetée (ifi)²
"info perdue"
Orthogonale à l'axe
Voir diap 23
Plus de 2 dimensions
Inerties projetées maximales
Axes orthogonaux
p axes
Pour p variables
Analyse multivariée
Axes principaux
Axes factoriels
= vecteurs propres
Inertie projetée
Valeur propre
Variance
Inertie
Associée
Axe factoriel
Information qu'il porte
fi
= coordonnée factorielle
i
Sur axe factoriel
Vecteur
Coordonnées
D'un point
Dans
Espace vectoriel
p dimensions
Segment
Orienté
Départ de l'origine
Espace
n dimensions
Matrice
Nuage
n points
Espace
p dimensions
Ensemble
p vecteurs
Représentant
Variables
Algèbre linéaire
Vecteur
Série
Nombres
Ordonnés
Matrice
Tableau
Rectanguaire
Contenant
Symbole
Nombres
Autre
dimensions
n lignes * p colonnes
Particulières
Symétrique
Diagonale
Triangulaire
Identité
Nulle
Opérations
Addition
Soustraction
Terme à terme
Besoin même dimensions
Multiplication scalaire
Transposition
Inversion
Lignes
Colonnes
Produit
Scalaire
Vecteurs
Somme
Multiplication
Norme d'un vecteur
Longueur
Segment
Origine
Extrémité
Normalisation
/ composantes vecteur
Par norme
1 more item...
²
= Produit scalaire avec lui même
Signification statistique
1 vecteur
Standardisation
Centrage
1 more item...
Réduction
1 more item...
Variable
= Vecteur normalisé
2 vecteurs
Matriciel
Diagonale
Transposée
Matrice variance-covariance
Valeurs propres
Produits réitérés