Analyses en Composante Principale avec R
Généralité
Description :
Ce cours sur l’analyse en composantes principales avec le package FactoMiner vous guidera à travers les concepts et les techniques clés pour effectuer des analyses en composantes principales (ACP) sur des données multivariées en utilisant le package FactoMiner dans R. Vous apprendrez à réduire la dimension de vos données, à interpréter les résultats de l’ACP et à visualiser les relations entre les variables et les individus.
Objectifs:
- Comprendre les fondements de l’analyse en composantes principales.
- Apprendre à préparer et à organiser des données multivariées pour l’analyse.
- Maîtriser l’utilisation du package FactoMiner pour effectuer des analyses en composantes principales.
- Interpréter les résultats de l’ACP et visualiser les structures cachées dans les données.
Public:
Ce cours s’adresse aux professionnels de la statistique, de la recherche et de l’analyse de données qui souhaitent acquérir une compréhension approfondie de l’analyse en composantes principales. Une connaissance de base de R est requise pour suivre ce cours.
Prérequis:
- Connaissance de base de R et des statistiques descriptives.
- Ordinateur avec R et RStudio installés.
Contenu du cours
Introduction à l'Analyse en Composantes Principales (ACP)
- Introduction aux concepts clés de l’analyse en composantes principales.
- Importance et applications de l’ACP dans la réduction de la dimension des données.
Préparation des dDonnées pour l'ACP
- Sélection et prétraitement des variables pour l’analyse en composantes principales.
- Nettoyage et formatage des données multivariées pour l’analyse.
Utilisation du package FactoMiner pour l'ACP
- Installation et chargement du package FactoMiner.
- Exploration des fonctions clés pour effectuer une analyse en composantes principales.
Interprétation des résultats de l'ACP
- Analyse des résultats et interprétation des composantes principales.
- Utilisation de graphiques de visualisation pour comprendre les relations entre variables et individus.
Applications pratiques et cas Réels
- Application de l’analyse en composantes principales à des jeux de données réels.
- Travaux pratiques pour renforcer les compétences d’analyse et d’interprétation.
Applications pratiques et projets
- Application des concepts appris à des cas concrets.
- Travaux pratiques et projets pour renforcer les compétences acquises.
Perspectives et limites de l'ACP
- Exploration des limites et des précautions à prendre lors de l’interprétation des résultats.
- Discussion sur les applications potentielles dans des domaines spécifiques.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | ACPR00 |