Analyse de données PDF
L'analyse statistique élémentaire s'applique à des situations dans lesquelles une ou deux variables ont été observées sur un ensemble d'individus statistiques (populations ou échantillons). L'extension de ces méthodes aux cas où le nombre de variables devient plus élevé est souvent appelé analyse multivariée. Cependant les conclusions ou résultats obtenus par ces méthodes restent de même nature, unidimensionnelle. Par exemple, la MANOVA (analyse de variance multivariée) permet d'étudier l'effet de facteurs de variation sur un "vecteur" de variables dépendantes, mais apporte une conclusion analogue à celle de l'ANOVA : les facteurs ont (ou n'ont pas) un effet sur le vecteur des VD. L'analyse multidimensionnelle (ou plutôt, les méthodes qui en relèvent) étudie également des situations où un ensemble de variables doit être étudié simultanément sur un ensemble d'objets statistiques. Par nature, ces données se modélisent dans un espace à plusieurs dimensions. Mais, à la différence des méthodes précédentes, l'analyse multidimensionnelle des données s'attache à fournir des résultats en réduisant le nombre de dimensions, mais en ne se limitant pas à une seule. La plupart des méthodes d'analyse multidimensionnelle utilisent un modèle géométrique (une géométrie dans un espace de dimension supérieure à 3) et ses possibilités de projection sur des sous-espaces de dimension plus réduite, notamment sur des plans bien choisis. Les "écarts" entre objets y sont alors traduits par les distances habituelles.
Cours:
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