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Régression sur les Composantes Principales (PCR)
Principes de la régression sur les composantes principales La régression sur les composantes principales ou PCR (Principal Components Regression) comprend trois étapes : on réalise d'abord une ACP (Analyse en Composantes Principales) sur le tableau des variables explicatives, puis on effectue une régression OLS aussi appelée régression linéaire sur les composantes retenues, enfin on calcule les paramètres...
Analyse Factorielle
Qu’est-ce que l'analyse factorielle ? La méthode de l'analyse factorielle date du début du 20ième siècle (Spearman, 1904) et a connu de nombreux développements, plusieurs méthodes de calcul ayant été proposées. Si cette méthode a d'abord été utilisée par les psychométriciens, son champ d'application s'est peu à peu étendu à de nombreux autres domaines, par exemple en géologie, médecine, finance. On...
Analyse en Coordonnées Principales
Principe de l'Analyse en Coordonnées Principales L'analyse en coordonnees principales (en anglais, Principal Coordinate Analysis ou PCoA) a pour but de representer graphiquement une matrice de ressemblance entre p éléments (individus, variables, objets, etc.). Si la matrice en entree est une matrice de similarite, XLSTAT la transformera en une matrice de dissimilarite avant de faire les calculs proposés...
Analyse des Correspondances Multiples (ACM ou AFCM)
Qu’est-ce que l’Analyse des Correspondances Multiples ? L'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) est une méthode qui permet d'étudier l'association entre au moins deux variables qualitatives. L’Analyse des Correspondances Multiples est aux variables qualitatives ce que l'Analyse en Composantes Principales est aux variables quantitatives. Elle permet en effet d'aboutir à des cartes de représentation...
Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis (RGCCA)
Cette méthode issue de Tenenhaus et al. (2011) permet de se rapprocher de l’approche PLS en gardant des fonctions à optimiser (à la différence de l’approche PLS). A la différence de l’approche PLS, les résultats de la méthode RGCCA sont des corrélations entre les variables latentes et entre les variables manifestes et leurs variables latentes associées (il n’y a pas de régressions à la fin de l’algorithme)....
Coefficient RV
Le coefficient RV permet d'évaluer la similarité entre deux matrices de variables quantitatives ou deux configurations issues d’analyses multivariées. Description Cet outil permet de calculer le coefficient RV entre deux matrices de variables quantitatives. Le coefficient RV est défini par (Robert and Escoufier, 1976; Schlich, 1996) : RV(Wi,Wj) = trace(Wi,Wj) / [trace(Wi,Wi).trace(Wj,Wj)]1/2 où trace(Wi,Wj)...
Analyse Canonique des Correspondances (ACC)
L'analyse canonique des correspondances (en anglais, Canonical Correspondence Analysis, ou CCA) a été développée dans le cadre d'applications en écologie (Ter Braak, 1986). Néanmoins, cette méthode dont le cadre conceptuel est bien défini, peut être utilisée dans d'autres domaines. Le géomarketing et les analyses démographiques devraient pouvoir en tirer profit. Principe de l'analyse canonique des...
Analyse Procrustéenne Généralisée
Principe de l’analyse procrustéenne généralisée L'analyse procrustéenne généralisée (Generalised Procrustes Analysis ou GPA en anglais) est une méthode mathématique qui permet de réaliser des transformations sur des tableaux multidimensionnels de manière à réduire la distance euclidienne entre ces tableaux. Utilisation de l’analyse procrustéenne généralisée en analyse sensorielle L'analyse procrustéenne...
Gestion des barres de menu principal et secondaires
Gestion des barres de menu de XLSTAT Il y a deux barres de menu dans XLSTAT. Les outils suivant vous servent à les gérer. Afficher la barre principale: Utilisez cet outil pour afficher la barre d'outils principale de XLSTAT si elle n'est plus affichée, ou pour replacer la barre d'outils principale en haut à gauche de la feuille Excel. Cacher les barres secondaires: Utilisez cet outil pour cacher les...
Analyse sensorielle de durée de vie (shelf life analysis)
L'analyse sensorielle de durée de vie d'un produit (sensorial shelf life analysis) permet d'évaluer la période idéale de consommation d'un produit en utilisant l'évaluation sensorielle de sujets à des temps différents. Il peut arriver que les propriétés physico-chimiques d'un produit ne suffisent pas pour évaluer la qualité d'un produit en fonction de la période à laquelle il est consommé. On ajoute...