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class="vector-toc-link" href="#Domaines_d'application"> <div class="vector-toc-text"> 3 Domaines d'application </div> </a> <ul id="toc-Domaines_d'application-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Analyse_par_réduction_des_dimensions" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_par_réduction_des_dimensions"> <div class="vector-toc-text"> 4 Analyse par réduction des dimensions </div> </a> <button aria-controls="toc-Analyse_par_réduction_des_dimensions-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> Afficher / masquer la sous-section Analyse par réduction des dimensions </button> <ul id="toc-Analyse_par_réduction_des_dimensions-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Analyse_en_composantes_principales" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_en_composantes_principales"> <div class="vector-toc-text"> 4.1 Analyse en 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class="vector-toc-text"> 4.4 Analyse canonique </div> </a> <ul id="toc-Analyse_canonique-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Positionnement_multidimensionnel" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Positionnement_multidimensionnel"> <div class="vector-toc-text"> 4.5 Positionnement multidimensionnel </div> </a> <ul id="toc-Positionnement_multidimensionnel-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Analyse_Factorielle_Multiple" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_Factorielle_Multiple"> <div class="vector-toc-text"> 4.6 Analyse Factorielle Multiple </div> </a> <ul id="toc-Analyse_Factorielle_Multiple-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Exemples_d’application" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Exemples_d’application"> <div class="vector-toc-text"> 4.6.1 Exemples d’application </div> </a> <ul id="toc-Exemples_d’application-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Intérêt" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Intérêt"> <div class="vector-toc-text"> 4.6.2 Intérêt </div> </a> <ul id="toc-Intérêt-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Autres_méthodes" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Autres_méthodes"> <div class="vector-toc-text"> 4.7 Autres méthodes </div> </a> <ul id="toc-Autres_méthodes-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Analyse_par_classification" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_par_classification"> <div class="vector-toc-text"> 5 Analyse par classification </div> </a> <button aria-controls="toc-Analyse_par_classification-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> Afficher / masquer la sous-section Analyse par classification </button> <ul id="toc-Analyse_par_classification-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Classification_automatique" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Classification_automatique"> <div class="vector-toc-text"> 5.1 Classification automatique </div> </a> <ul id="toc-Classification_automatique-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Classification_«_à_plat_»" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Classification_«_à_plat_»"> <div class="vector-toc-text"> 5.1.1 Classification « à plat » </div> </a> <ul id="toc-Classification_«_à_plat_»-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Classification_hiérarchique" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Classification_hiérarchique"> <div class="vector-toc-text"> 5.1.2 Classification hiérarchique </div> </a> <ul id="toc-Classification_hiérarchique-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Analyse_factorielle_discriminante" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_factorielle_discriminante"> <div class="vector-toc-text"> 5.2 Analyse factorielle discriminante </div> </a> <ul id="toc-Analyse_factorielle_discriminante-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Analyse_des_données_et_régressions" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Analyse_des_données_et_régressions"> <div class="vector-toc-text"> 6 Analyse des données et régressions </div> </a> <button aria-controls="toc-Analyse_des_données_et_régressions-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> Afficher / masquer la sous-section Analyse des données et régressions </button> <ul id="toc-Analyse_des_données_et_régressions-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Approche_PLS" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Approche_PLS"> <div class="vector-toc-text"> 6.1 Approche PLS </div> </a> <ul id="toc-Approche_PLS-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Régressions" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Régressions"> <div class="vector-toc-text"> 6.2 Régressions </div> </a> <ul id="toc-Régressions-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Logiciels" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Logiciels"> <div class="vector-toc-text"> 7 Logiciels </div> </a> <ul id="toc-Logiciels-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Notes_et_références" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Notes_et_références"> <div class="vector-toc-text"> 8 Notes et références </div> </a> <button aria-controls="toc-Notes_et_références-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> Afficher / masquer la sous-section Notes et références </button> <ul id="toc-Notes_et_références-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Notes" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Notes"> <div class="vector-toc-text"> 8.1 Notes </div> </a> <ul id="toc-Notes-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Références" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Références"> <div class="vector-toc-text"> 8.2 Références </div> </a> <ul id="toc-Références-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Ouvrages_spécialisés" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Ouvrages_spécialisés"> <div class="vector-toc-text"> 8.2.1 Ouvrages spécialisés </div> </a> <ul id="toc-Ouvrages_spécialisés-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Articles_publiés_sur_internet" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-3"> <a class="vector-toc-link" href="#Articles_publiés_sur_internet"> <div class="vector-toc-text"> 8.2.2 Articles publiés sur internet </div> </a> <ul id="toc-Articles_publiés_sur_internet-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> </ul> </li> <li id="toc-Voir_aussi" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-1"> <a class="vector-toc-link" href="#Voir_aussi"> <div class="vector-toc-text"> 9 Voir aussi </div> </a> <button aria-controls="toc-Voir_aussi-sublist" class="cdx-button cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only vector-toc-toggle"> Afficher / masquer la sous-section Voir aussi </button> <ul id="toc-Voir_aussi-sublist" class="vector-toc-list"> <li id="toc-Bibliographie" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Bibliographie"> <div class="vector-toc-text"> 9.1 Bibliographie </div> </a> <ul id="toc-Bibliographie-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Articles_connexes" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Articles_connexes"> <div class="vector-toc-text"> 9.2 Articles connexes </div> </a> <ul id="toc-Articles_connexes-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> <li id="toc-Liens_externes" class="vector-toc-list-item vector-toc-level-2"> <a class="vector-toc-link" href="#Liens_externes"> <div class="vector-toc-text"> 9.3 Liens externes </div> </a> <ul id="toc-Liens_externes-sublist" class="vector-toc-list"> </ul> </li> </ul> </li> </ul> </div> </div> </nav> </div> </div> <div class="mw-content-container"> <main id="content" class="mw-body"> <header class="mw-body-header vector-page-titlebar"> <nav aria-label="Sommaire" class="vector-toc-landmark"> <div id="vector-page-titlebar-toc" class="vector-dropdown vector-page-titlebar-toc vector-button-flush-left" > <input type="checkbox" id="vector-page-titlebar-toc-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-vector-page-titlebar-toc" class="vector-dropdown-checkbox " aria-label="Basculer la table des matières" > <label id="vector-page-titlebar-toc-label" for="vector-page-titlebar-toc-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--icon-only " aria-hidden="true" > Basculer la table des matières </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div id="vector-page-titlebar-toc-unpinned-container" class="vector-unpinned-container"> </div> </div> </div> </nav> <h1 id="firstHeading" class="firstHeading mw-first-heading">Analyse des données</h1> <div id="p-lang-btn" class="vector-dropdown mw-portlet mw-portlet-lang" > <input type="checkbox" id="p-lang-btn-checkbox" role="button" aria-haspopup="true" data-event-name="ui.dropdown-p-lang-btn" class="vector-dropdown-checkbox mw-interlanguage-selector" aria-label="Aller à un article dans une autre langue. Disponible en 16 langues." > <label id="p-lang-btn-label" for="p-lang-btn-checkbox" class="vector-dropdown-label cdx-button cdx-button--fake-button cdx-button--fake-button--enabled cdx-button--weight-quiet cdx-button--action-progressive mw-portlet-lang-heading-16" aria-hidden="true" > 16 langues </label> <div class="vector-dropdown-content"> <div class="vector-menu-content"> <ul class="vector-menu-content-list"> <li class="interlanguage-link interwiki-ar mw-list-item"><a href="https://ar.wikipedia.org/wiki/%D8%AA%D8%AD%D9%84%D9%8A%D9%84_%D8%A7%D9%84%D8%A8%D9%8A%D8%A7%D9%86%D8%A7%D8%AA_%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D9%83%D8%B4%D8%A7%D9%81%D9%8A%D8%A9" title="تحليل البيانات الاستكشافية – arabe" lang="ar" hreflang="ar" data-title="تحليل البيانات الاستكشافية" data-language-autonym="العربية" data-language-local-name="arabe" class="interlanguage-link-target">العربية</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-cs mw-list-item"><a href="https://cs.wikipedia.org/wiki/Explora%C4%8Dn%C3%AD_anal%C3%BDza_dat" title="Explorační analýza dat – tchèque" lang="cs" hreflang="cs" data-title="Explorační analýza dat" data-language-autonym="Čeština" data-language-local-name="tchèque" class="interlanguage-link-target">Čeština</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-de mw-list-item"><a href="https://de.wikipedia.org/wiki/Explorative_Datenanalyse" title="Explorative Datenanalyse – allemand" lang="de" hreflang="de" data-title="Explorative Datenanalyse" data-language-autonym="Deutsch" data-language-local-name="allemand" class="interlanguage-link-target">Deutsch</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-en mw-list-item"><a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Exploratory_data_analysis" title="Exploratory data analysis – anglais" lang="en" hreflang="en" data-title="Exploratory data analysis" data-language-autonym="English" data-language-local-name="anglais" class="interlanguage-link-target">English</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-es mw-list-item"><a href="https://es.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lisis_exploratorio_de_datos" title="Análisis exploratorio de datos – espagnol" lang="es" hreflang="es" data-title="Análisis exploratorio de datos" data-language-autonym="Español" data-language-local-name="espagnol" class="interlanguage-link-target">Español</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-eu mw-list-item"><a href="https://eu.wikipedia.org/wiki/Datuen_azterketa_esploratzaile" title="Datuen azterketa esploratzaile – basque" lang="eu" hreflang="eu" data-title="Datuen azterketa esploratzaile" data-language-autonym="Euskara" data-language-local-name="basque" class="interlanguage-link-target">Euskara</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-fa mw-list-item"><a href="https://fa.wikipedia.org/wiki/%D8%AA%D8%AD%D9%84%DB%8C%D9%84_%DA%A9%D8%A7%D9%88%D8%B4%DA%AF%D8%B1%D8%A7%D9%86%D9%87_%D8%AF%D8%A7%D8%AF%D9%87%E2%80%8C%D9%87%D8%A7" title="تحلیل کاوشگرانه داده‌ها – persan" lang="fa" hreflang="fa" data-title="تحلیل کاوشگرانه داده‌ها" data-language-autonym="فارسی" data-language-local-name="persan" class="interlanguage-link-target">فارسی</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ja mw-list-item"><a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E7%9A%84%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E8%A7%A3%E6%9E%90" title="探索的データ解析 – japonais" lang="ja" hreflang="ja" data-title="探索的データ解析" data-language-autonym="日本語" data-language-local-name="japonais" class="interlanguage-link-target">日本語</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ko mw-list-item"><a href="https://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%83%90%EC%83%89%EC%A0%81_%EC%9E%90%EB%A3%8C_%EB%B6%84%EC%84%9D" title="탐색적 자료 분석 – coréen" lang="ko" hreflang="ko" data-title="탐색적 자료 분석" data-language-autonym="한국어" data-language-local-name="coréen" class="interlanguage-link-target">한국어</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-no mw-list-item"><a href="https://no.wikipedia.org/wiki/Utforskende_dataanalyse" title="Utforskende dataanalyse – norvégien bokmål" lang="nb" hreflang="nb" data-title="Utforskende dataanalyse" data-language-autonym="Norsk bokmål" data-language-local-name="norvégien bokmål" class="interlanguage-link-target">Norsk bokmål</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pl mw-list-item"><a href="https://pl.wikipedia.org/wiki/Badania_eksploracyjne" title="Badania eksploracyjne – polonais" lang="pl" hreflang="pl" data-title="Badania eksploracyjne" data-language-autonym="Polski" data-language-local-name="polonais" class="interlanguage-link-target">Polski</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-pt mw-list-item"><a href="https://pt.wikipedia.org/wiki/An%C3%A1lise_explorat%C3%B3ria_de_dados" title="Análise exploratória de dados – portugais" lang="pt" hreflang="pt" data-title="Análise exploratória de dados" data-language-autonym="Português" data-language-local-name="portugais" class="interlanguage-link-target">Português</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-ru mw-list-item"><a href="https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D0%B2%D0%B5%D0%B4%D0%BE%D1%87%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D1%85" title="Разведочный анализ данных – russe" lang="ru" hreflang="ru" data-title="Разведочный анализ данных" data-language-autonym="Русский" data-language-local-name="russe" class="interlanguage-link-target">Русский</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-tr mw-list-item"><a href="https://tr.wikipedia.org/wiki/Ke%C5%9Fifsel_veri_analizi" title="Keşifsel veri analizi – turc" lang="tr" hreflang="tr" data-title="Keşifsel veri analizi" data-language-autonym="Türkçe" data-language-local-name="turc" class="interlanguage-link-target">Türkçe</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-uk mw-list-item"><a href="https://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%A0%D0%BE%D0%B7%D0%B2%D1%96%D0%B4%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%B8%D0%B9_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7" title="Розвідувальний аналіз – ukrainien" lang="uk" hreflang="uk" data-title="Розвідувальний аналіз" data-language-autonym="Українська" data-language-local-name="ukrainien" class="interlanguage-link-target">Українська</a></li><li class="interlanguage-link interwiki-zh-yue mw-list-item"><a href="https://zh-yue.wikipedia.org/wiki/%E6%8E%A2%E7%B4%A2%E6%95%B8%E6%93%9A%E5%88%86%E6%9E%90" title="探索數據分析 – cantonais" lang="yue" hreflang="yue" data-title="探索數據分析" data-language-autonym="粵語" data-language-local-name="cantonais" class="interlanguage-link-target">粵語</a></li> </ul> <div class="after-portlet after-portlet-lang"><a href="https://www.wikidata.org/wiki/Special:EntityPage/Q1322871#sitelinks-wikipedia" title="Modifier les liens interlangues" class="wbc-editpage">Modifier les liens</a></div> </div> </div> </div> </header> <div class="vector-page-toolbar"> <div class="vector-page-toolbar-container"> <div id="left-navigation"> <nav aria-label="Espaces de noms"> <div id="p-associated-pages" class="vector-menu 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data-feature-name="appearance-pinned" data-pinnable-element-id="vector-appearance" data-pinned-container-id="vector-appearance-pinned-container" data-unpinned-container-id="vector-appearance-unpinned-container" > <div class="vector-pinnable-header-label">Apparence</div> <button class="vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-pin-button" data-event-name="pinnable-header.vector-appearance.pin">déplacer vers la barre latérale</button> <button class="vector-pinnable-header-toggle-button vector-pinnable-header-unpin-button" data-event-name="pinnable-header.vector-appearance.unpin">masquer</button> </div> </div> </div> </nav> </div> </div> <div id="bodyContent" class="vector-body" aria-labelledby="firstHeading" data-mw-ve-target-container> <div class="vector-body-before-content"> <div class="mw-indicators"> </div> <div id="siteSub" class="noprint">Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre.</div> </div> <div id="contentSub"><div id="mw-content-subtitle"></div></div> <div id="mw-content-text" class="mw-body-content"><div class="mw-content-ltr mw-parser-output" lang="fr" dir="ltr"><div class="bandeau-container metadata homonymie hatnote bandeau-entete-label"><div class="bandeau-cell bandeau-icone" style="display:table-cell;padding-right:0.5em"><a href="/wiki/Wikip%C3%A9dia:Bons_articles" title="Wikipédia:Bons articles"><img alt="Wikipédia:Bons articles" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/15px-Bon_article.svg.png" decoding="async" width="15" height="15" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/23px-Bon_article.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/30px-Bon_article.svg.png 2x" data-file-width="20" data-file-height="20" /></a></div><div class="bandeau-cell" style="display:table-cell;padding-right:0.5em"> Vous lisez un « <a href="/wiki/Wikip%C3%A9dia:Bons_articles" title="Wikipédia:Bons articles">bon article</a> » labellisé en 2012. </div></div> <div class="bandeau-container metadata homonymie hatnote"><div class="bandeau-cell bandeau-icone" style="display:table-cell;padding-right:0.5em"><a href="/wiki/Aide:Homonymie" title="Aide:Homonymie"><img alt="Page d’aide sur l’homonymie" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a9/Logo_disambig.svg/20px-Logo_disambig.svg.png" decoding="async" width="20" height="15" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a9/Logo_disambig.svg/30px-Logo_disambig.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/a9/Logo_disambig.svg/40px-Logo_disambig.svg.png 2x" data-file-width="512" data-file-height="375" /></a></div><div class="bandeau-cell" style="display:table-cell;padding-right:0.5em"> Pour les articles homonymes, voir <a href="/wiki/AED" class="mw-disambig" title="AED">AED</a>. </div></div> L’analyse des données (aussi appelée analyse exploratoire des données ou AED) est une famille de méthodes statistiques dont les principales caractéristiques sont d'être multidimensionnelles et descriptives. Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne donc un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la <a href="/wiki/Statistique_multivari%C3%A9e" title="Statistique multivariée">statistique multivariée</a>. Certaines méthodes, pour la plupart <a href="/wiki/G%C3%A9om%C3%A9trie" title="Géométrie">géométriques</a>, aident à faire ressortir les relations pouvant exister entre les différentes données et à en tirer une information statistique qui permet de décrire de façon plus succincte les principales informations contenues dans ces données. D'autres techniques permettent de regrouper les données de façon à faire apparaître clairement ce qui les rend <a href="/wiki/Homog%C3%A9n%C3%A9it%C3%A9_(physique)" title="Homogénéité (physique)">homogènes</a>, et ainsi mieux les connaître. L’analyse des données permet de traiter un nombre très important de données et de dégager les aspects les plus intéressants de la structure de celles-ci. Le succès de cette discipline dans les dernières années est dû, dans une large mesure, aux <a href="/wiki/Repr%C3%A9sentation_graphique" title="Représentation graphique">représentations graphiques</a> fournies. Ces graphiques peuvent mettre en évidence des relations difficilement saisies par l’analyse directe des données ; mais surtout, ces représentations ne sont pas liées à une opinion « a priori » sur les <a href="/wiki/Loi_de_probabilit%C3%A9" title="Loi de probabilité">lois</a> des phénomènes analysés contrairement aux méthodes de la statistique classique. Les fondements mathématiques de l’analyse des données ont commencé à se développer au début du <abbr class="abbr" title="20ᵉ siècle">XXe</abbr> siècle, mais ce sont les <a href="/wiki/Ordinateur" title="Ordinateur">ordinateurs</a> qui ont rendu cette discipline opérationnelle, et qui en ont permis une utilisation très étendue. Mathématiques et informatique sont ici intimement liées. <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/22/Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg/550px-Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg" decoding="async" width="550" height="352" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/2/22/Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg/825px-Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/22/Spectramap_Biplot_Iris_Flower_Data_Set_FULL.jpg 2x" data-file-width="1064" data-file-height="680" /></a><figcaption>fig.18 - Cartographie spectrale des Iris de <a href="/wiki/Ronald_Aylmer_Fisher" title="Ronald Aylmer Fisher">Fisher</a> qui ont donné lieu à de nombreuses études en analyse des données.</figcaption></figure> <meta property="mw:PageProp/toc" /> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Définition">Définition</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=1" title="Modifier la section : Définition" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=1" title="Modifier le code source de la section : Définition">modifier le code</a>]</div> Dans l'acception française, la terminologie « analyse des données » désigne un sous-ensemble de ce qui est appelé plus généralement la <a href="/wiki/Statistique_multivari%C3%A9e" title="Statistique multivariée">statistique multivariée</a>. L'analyse des données est un ensemble de techniques descriptives, dont l'outil mathématique majeur est l'algèbre matricielle, et qui s'exprime sans supposer a priori un modèle probabiliste<a href="#cite_note-FHussoniii-1">[b 1]</a>,<a href="#cite_note-JPBHist5-2">[i 1]</a>. Elle comprend l’<a href="/wiki/Analyse_en_composantes_principales" title="Analyse en composantes principales">analyse en composantes principales</a> (ACP), employée pour des données quantitatives, et ses méthodes dérivées : l'<a href="/wiki/Analyse_factorielle_des_correspondances" title="Analyse factorielle des correspondances">analyse factorielle des correspondances</a> (AFC) utilisée sur des données qualitatives (tableau d’association) et l'<a href="/wiki/Analyse_des_correspondances_multiples" title="Analyse des correspondances multiples">analyse factorielle des correspondances multiples</a> (AFCM ou ACM) généralisant la précédente. L'<a href="/wiki/Analyse_canonique_des_corr%C3%A9lations" title="Analyse canonique des corrélations">analyse canonique</a> et l'<a href="/wiki/Analyse_canonique_g%C3%A9n%C3%A9ralis%C3%A9e" title="Analyse canonique généralisée">analyse canonique généralisée</a>, qui sont plus des cadres théoriques que des méthodes aisément applicables<a href="#cite_note-Saporta190-3">[b 2]</a>,<a href="#cite_note-4">[b 3]</a>, étendent plusieurs de ces méthodes et vont au-delà des techniques de description<a href="#cite_note-5">[b 4]</a>. L'Analyse Factorielle Multiple est adaptée aux tableaux dans lesquels les variables sont structurées en groupes et peuvent être quantitative et/ou qualitatives. La <a href="/wiki/Classification_automatique" class="mw-redirect" title="Classification automatique">classification automatique</a>, l’<a href="/wiki/Analyse_factorielle_discriminante" class="mw-redirect" title="Analyse factorielle discriminante">analyse factorielle discriminante</a> (AFD) ou <a href="/wiki/Analyse_discriminante" title="Analyse discriminante">analyse discriminante</a> permettent d’identifier des groupes homogènes au sein de la population du point de vue des variables étudiées. En marge de l'analyse des données, l'<a href="/wiki/Analyse_en_composantes_ind%C3%A9pendantes" title="Analyse en composantes indépendantes">analyse en composantes indépendantes</a> (ACI), plus récente, issue de la physique du signal et connue initialement comme <a href="/wiki/M%C3%A9thode_de_s%C3%A9paration_aveugle_de_source" title="Méthode de séparation aveugle de source">méthode de séparation aveugle de source</a>, est plus proche intuitivement des méthodes de classification non supervisée. L'<a href="/wiki/Iconographie_des_corr%C3%A9lations" title="Iconographie des corrélations">iconographie des corrélations</a> pour des données qualitatives et quantitatives, organise les corrélations entre variables sous la forme de graphes. L'analyse inter-batterie de Tucker est intermédiaire entre l'analyse canonique et l'analyse en composantes principales<a href="#cite_note-6">[b 5]</a>, l'analyse des redondances appelée aussi analyse en composantes principales sur variables instrumentales se rapproche de la régression puisque les variables d'un des groupes analysés sont considérées comme dépendantes, les autres comme indépendantes, et que la fonction à maximiser est une somme de coefficients de corrélation entre les deux groupes<a href="#cite_note-7">[b 6]</a>. En dehors de l'école française, l'analyse des données multivariée est complétée par la méthode de <a href="/wiki/Poursuite_de_projection" title="Poursuite de projection">poursuite de projection</a> de <a href="/wiki/John_Tukey" title="John Tukey">John Tukey</a>, et les méthodes de quantification de <a href="/wiki/Chikio_Hayashi" title="Chikio Hayashi">Chikio Hayashi</a>, dont la quantification de type III est analogue à l'analyse de correspondances<a href="#cite_note-8">[b 7]</a>. L'analyse factorielle anglo-saxonne, ou « Factor Analysis », est proche de l'analyse en composantes principales, sans être équivalente, car elle utilise les techniques de <a href="/wiki/R%C3%A9gression_(statistiques)" title="Régression (statistiques)">régression</a><a href="#cite_note-10">[note 1]</a>,<a href="#cite_note-Zainol-11">[i 2]</a>,<a href="#cite_note-Nadimi-12">[i 3]</a> pour découvrir les « variables latentes »<a href="#cite_note-13">[note 2]</a>. Ces procédés permettent notamment de manipuler et de synthétiser l’information provenant de tableaux de données de grande taille, à l'aide de l'estimation des <a href="/wiki/Corr%C3%A9lation_(math%C3%A9matiques)" class="mw-redirect" title="Corrélation (mathématiques)">corrélations</a> entre les variables que l’on étudie. L'outil statistique utilisé est la <a href="/wiki/Matrice_de_corr%C3%A9lation" class="mw-redirect" title="Matrice de corrélation">matrice des corrélations</a> ou la <a href="/wiki/Matrice_de_variance-covariance" class="mw-redirect" title="Matrice de variance-covariance">matrice de variance-covariance</a>. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Histoire">Histoire</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=2" title="Modifier la section : Histoire" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=2" title="Modifier le code source de la section : Histoire">modifier le code</a>]</div> Les pères de l’analyse des données modernes sont <a href="/wiki/Jean-Paul_Benz%C3%A9cri" title="Jean-Paul Benzécri">Jean-Paul Benzécri</a>, <a href="/wiki/Louis_Guttman" title="Louis Guttman">Louis Guttman</a>, <a href="/wiki/Chikio_Hayashi" title="Chikio Hayashi">Chikio Hayashi</a> (concepteur des méthodes dénommées « Data Sciences »), Douglas Carroll et <a href="/wiki/Roger_Newland_Shepard" class="mw-redirect" title="Roger Newland Shepard">Roger Newland Shepard</a><a href="#cite_note-CHLehalle-14">[i 4]</a>,<a href="#cite_note-JPBHist5-2">[i 1]</a>. Mais bien avant leur temps, les techniques de base de l'analyse des données sont déjà connues. Les <a href="/wiki/Tableau_de_contingence" title="Tableau de contingence">tableaux de contingences</a>, par exemple, sont présents tôt dans l'histoire : l'<a href="/wiki/Invincible_armada" class="mw-redirect" title="Invincible armada">invincible armada</a> est décrite, par Paz Salas et Alvarez dans un livre publié en 1588, sous la forme d'un tableau où les lignes représentent les flottes de navires et les colonnes les caractéristiques telles que le tonnage, le nombre de gens d'armes, etc. <a href="/wiki/Nicolas_de_Lamoignon_de_Basville" title="Nicolas de Lamoignon de Basville">Nicolas de Lamoignon de Basville</a>, intendant du roi <a href="/wiki/Louis_XIV" title="Louis XIV">Louis XIV</a>, compte et caractérise les couvents et le monastères de la région du <a href="/wiki/Languedoc" title="Languedoc">Languedoc</a> en 1696<a href="#cite_note-AFalguerolles-15">[i 5]</a>. La classification trouve son maître, entre 1735 et 1758, en la personne de <a href="/wiki/Carl_von_Linn%C3%A9" title="Carl von Linné">Carl von Linné</a> qui met en place à cette époque les fondements de la nomenclature binomiale et la taxinomie moderne<a href="#cite_note-16">[b 8]</a>. <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Robert_R._Sokal" class="extiw" title="en:Robert R. Sokal">Robert R. Sokal</a> et <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_H._A._Sneath" class="extiw" title="en:Peter H. A. Sneath">Peter H. A. Sneath</a> présentent en 1963 des méthodes quantitatives appliquées à la <a href="/wiki/Taxinomie" class="mw-redirect" title="Taxinomie">taxinomie</a><a href="#cite_note-17">[b 9]</a>. Les notions requises pour une analyse des données modernes commencent à être maîtrisées au début du <abbr class="abbr" title="19ᵉ siècle">XIXe</abbr> siècle<a href="#cite_note-BenzécriHist2-18">[i 6]</a>. <a href="/wiki/Adolphe_Quetelet" title="Adolphe Quetelet">Adolphe Quetelet</a>, astronome, statisticien belge, exploite ce qu'il connait de la loi gaussienne à l'anthropométrie pour examiner la dispersion autour de la moyenne (la <a href="/wiki/Variance_(statistiques_et_probabilit%C3%A9s)" class="mw-redirect" title="Variance (statistiques et probabilités)">variance</a>) des mesures des tailles d'un groupe d'hommes. Puis, <a href="/wiki/Francis_Galton" title="Francis Galton">Francis Galton</a>, parce qu'il veut étudier la taille des pères et des fils, s'intéresse à la variation conjointe (la <a href="/wiki/Covariance" title="Covariance">covariance</a> et la <a href="/wiki/Corr%C3%A9lation_(statistiques)" title="Corrélation (statistiques)">corrélation</a>) de deux grandeurs, qui est à l'origine de ce qu'on appelle aujourd'hui la régression. Quand <a href="/wiki/Karl_Pearson" title="Karl Pearson">Karl Pearson</a> et <a href="/wiki/Walter_Frank_Raphael_Weldon" title="Walter Frank Raphael Weldon">Raphael Weldon</a> s'emparent des travaux de Francis Galton, ils peuvent généraliser la régression de Galton aux données multidimensionnelles, puis Karl Pearson a l'idée de changer les axes de présentation pour les exprimer en fonction de variables indépendantes en 1901, établissant ainsi les prémisses de l’<a href="/wiki/Analyse_en_composantes_principales" title="Analyse en composantes principales">analyse en composantes principales</a>. Celle-ci est développée en 1933 par <a href="/wiki/Harold_Hotelling" title="Harold Hotelling">Harold Hotelling</a> qui définit en 1936 l'<a href="/wiki/Analyse_canonique_des_corr%C3%A9lations" title="Analyse canonique des corrélations">Analyse canonique</a>. Marion Richardson et Frederic Kuder en 1933, cherchant à améliorer la qualité des vendeurs de « Procter & Gamble », utilisent ce qu'on appelle maintenant l'<a href="/wiki/Algorithme" title="Algorithme">algorithme</a> (« Reciprocal averaging »), bien connu en ACP<a href="#cite_note-LLebart-19">[i 7]</a>. <a href="/wiki/H._O._Hirschfeld" title="H. O. Hirschfeld">Herman Otto Hirschfeld</a>, dans sa publication « A connection between correlation and contingency », découvre les équations de l'analyse des correspondances<a href="#cite_note-GSaporta1-20">[i 8]</a>. C'est la <a href="/wiki/Psychom%C3%A9trie" title="Psychométrie">psychométrie</a> qui développe le plus l'analyse des données. Quand <a href="/wiki/Alfred_Binet" title="Alfred Binet">Alfred Binet</a> définit ses tests psychométriques pour mesurer l'intelligence chez l'enfant, <a href="/wiki/Charles_Spearman" title="Charles Spearman">Charles Spearman</a> les accapare pour définir, en 1904, sa théorie des facteurs général et spécifique qui mesurent l'aptitude générale et l'aptitude particulière à une activité, nécessaires pour mener à bien cette activité<a href="#cite_note-JPBHist4-21">[i 9]</a>. <a href="/wiki/Louis_Leon_Thurstone" title="Louis Leon Thurstone">Louis Leon Thurstone</a> met au point sous forme matricielle les équations induites par la théorie des facteurs, en 1931, et la complète par l'étude du terme d'erreur<a href="#cite_note-22">[i 10]</a>. Il introduit aussi la notion d'axes principaux d'inertie. En 1933, Harold Hotelling propose l'utilisation de l'itération pour la diagonalisation des matrices et la recherche des vecteurs propres<a href="#cite_note-JPBHist4-21">[i 9]</a>. Jean-Paul Benzécri et <a href="/wiki/Brigitte_Escofier-Cordier" title="Brigitte Escofier-Cordier">Brigitte Escofier-Cordier</a> proposent l'Analyse factorielle des correspondances en 1962-65, mais en 1954 Chikio Hayashi a déjà établi les fondations de cette méthode sous le nom Quantification de type III<a href="#cite_note-CHLehalle-14">[i 4]</a>. L'analyse des correspondances multiples est initiée par <a href="/wiki/Louis_Guttman" title="Louis Guttman">Louis Guttman</a> en 1941, <a href="/wiki/Cyril_Burt" title="Cyril Burt">Cyril Burt</a> en 1950 et à Chikio Hayashi en 1956<a href="#cite_note-LLebart-19">[i 7]</a>. Cette technique est développée au <a href="/wiki/Japon" title="Japon">Japon</a> en 1952 par <a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A5%BF%E9%87%8C%E9%9D%99%E5%BD%A6" class="extiw" title="ja:西里静彦">Shizuhiko Nishisato</a> sous la dénomination « Dual Scaling »<a href="#cite_note-LLebart-19">[i 7]</a>,<a href="#cite_note-SNishisato-23">[i 11]</a> et aux <a href="/wiki/Pays-Bas" title="Pays-Bas">Pays-Bas</a> en 1990 sous le nom de « Homogeneity analysis »<a href="#cite_note-GMichailidis-24">[i 12]</a> par le collectif Albert Gifi<a href="#cite_note-LLebart-19">[i 7]</a>. L'avènement de l'ordinateur, et surtout du micro-ordinateur, est un saut technologique qui rend possible les calculs complexes, les diagonalisations, les recherches de valeurs propres sur de grands tableaux de données, avec des délais d'obtention de résultats très courts par rapport à ce qui était fait dans le passé<a href="#cite_note-JPBHist4-21">[i 9]</a>,<a href="#cite_note-JPBHist5-2">[i 1]</a>. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Domaines_d'application">Domaines d'application</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=3" title="Modifier la section : Domaines d'application" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=3" title="Modifier le code source de la section : Domaines d'application">modifier le code</a>]</div> L'analyse des données est utilisée dans tous les domaines dès lors que les données se présentent en trop grand nombre pour être appréhendées par l'esprit humain. En <a href="/wiki/Sciences_humaines" class="mw-redirect" title="Sciences humaines">sciences humaines</a>, cette technique est utilisée pour cerner les résultats des <a href="/wiki/Sondage_d%27opinion" title="Sondage d'opinion">enquêtes d'opinion</a> par exemple avec l'Analyse des correspondances multiples<a href="#cite_note-husson155-25">[b 10]</a> ou l'Analyse factorielle des correspondances<a href="#cite_note-JPB2339-26">[b 11]</a>. La <a href="/wiki/Sociologie" title="Sociologie">sociologie</a> compte beaucoup sur l'analyse des données pour comprendre la vie et le développement de certaines populations comme celles du Liban dont l'évolution est montrée par deux études faites en 1960 et 1970, présentées par Jean-Paul Benzécri, et dont la structure du niveau de vie et de son amélioration sont décortiquées à l'aide de l'analyse en composantes principales<a href="#cite_note-27">[b 12]</a>. L'analyse des correspondances multiples est souvent utilisée en <a href="/wiki/Sociologie" title="Sociologie">sociologie</a> pour analyser les réponses à un questionnaire. Les sociologues Christian Baudelot et Michel Gollac utilisent une analyse des correspondances multiples pour étudier le rapport des Français à leur travail<a href="#cite_note-28">[i 13]</a>. S'inspirant de <a href="/wiki/Pierre_Bourdieu" title="Pierre Bourdieu">Pierre Bourdieu</a> pour étudier un « champ » spécifique, le sociologue Frédéric Lebaron emploie une ACM pour analyser le champ des économistes français<a href="#cite_note-lebaron-29">[b 13]</a> et Hjellbrekke et ses coauteurs appliquent la même méthode pour analyser le champ des élites norvégiennes<a href="#cite_note-30">[i 14]</a>. De même, François Denord et ses coauteurs utilisent une ACM pour analyser le champ du pouvoir en France à partir du Who's Who<a href="#cite_note-31">[i 15]</a>. Toujours dans les travaux qui s'inspirent de Pierre Bourdieu, on peut aussi prendre comme exemple l'analyse du champ du <a href="/wiki/Cin%C3%A9ma_fran%C3%A7ais" title="Cinéma français">cinéma français</a> par Julien Duval<a href="#cite_note-duval-32">[i 16]</a>. Les <a href="/wiki/Linguistique" title="Linguistique">linguistes</a> utilisent l'<a href="/wiki/Fouille_de_texte" class="mw-redirect" title="Fouille de texte">analyse de texte</a> et les techniques d'analyse des données pour situer un député sur l'échiquier politique en examinant la fréquence d'usage de certains mots<a href="#cite_note-33">[b 14]</a>. <a href="/wiki/%C3%89tienne_Brunet_(linguiste)" title="Étienne Brunet (linguiste)">Étienne Brunet</a> a étudié le vocabulaire français depuis 1789 et les grands auteurs comme Hugo, Zola ou Proust de la littérature avec le logiciel <a href="/wiki/Hyperbase" title="Hyperbase">Hyperbase</a><a href="#cite_note-34">[2]</a>. Brigitte Escofier-Cordier a étudié quelques éléments du vocabulaire employé dans la pièce de Racine, <a href="/wiki/Ph%C3%A8dre_(Racine)" title="Phèdre (Racine)">Phèdre</a>, pour montrer comment l'auteur se sert des mots pour ancrer ses personnages dans la hiérarchie sociale<a href="#cite_note-35">[i 17]</a>. En <a href="/wiki/%C3%89conomie_(discipline)" title="Économie (discipline)">économie</a>, les bilans des entreprises ont été étudiés par C. Desroussilles pour décrire la structure et la taille de ces organismes à l'aide de la classification ascendante et de l'analyse des correspondances<a href="#cite_note-36">[i 18]</a>. La structure de la consommation des ménages dans la CEE, est présentée par Jean-Paul Benzécri <abbr class="abbr" title="et alii (« et d’autres »)" lang="la">et al.</abbr> sur les deux axes d'une analyse des correspondances<a href="#cite_note-37">[b 15]</a> et une première étape dans l'établissement d'une nomenclature des activités économiques dans l'industrie montre l'utilité d'une analyse des correspondances et de la classification hiérarchique dans ce type d'opération<a href="#cite_note-38">[b 16]</a>. L'analyse des données est également une pratique courante en entreprise, pour améliorer la prise de décisions. Au sein des départements <a href="/wiki/Marketing" title="Marketing">marketing</a>, on trouve globalement cinq grands types d'analyses de données <a href="#cite_note-39">[3]</a>: (1) l'analyse du marché (taille du marché, <a href="/wiki/Taux_de_croissance" class="mw-redirect" title="Taux de croissance">taux de croissance</a>, <a href="/wiki/Part_de_march%C3%A9" title="Part de marché">parts de marché</a>, consommation globale), l'analyse du consommateur (taille et ancienneté des clusters, dépenses moyennes des clusters, CLV, CAC), l'analyse des perceptions (<a href="/wiki/Net_Promoter_Score" title="Net Promoter Score">NPS</a>, CSAT, CES), l'analyse commerciale (DN, <a href="/wiki/Disponibilit%C3%A9_en_valeur" title="Disponibilité en valeur">DV</a>, taux de capture, taux de conversion, <a href="/wiki/Panier_moyen" title="Panier moyen">panier moyen</a>, <a href="/wiki/G%C3%A9omarketing" title="Géomarketing">géomarketing</a>), et l'analyse du parcours web (<a href="/wiki/Co%C3%BBt_par_clic" title="Coût par clic">PPC</a>, <a href="/wiki/Click_Through_Rate" class="mw-redirect" title="Click Through Rate">CTR</a>, <a href="/wiki/Taux_de_rebond" title="Taux de rebond">taux de rebond</a>, coût par acquisition, taux de conversion, taux de transformation globale, taux de rétention). Dans le domaine des sciences et techniques, certains chercheurs adoptent ces méthodes statistiques pour déchiffrer plusieurs caractéristiques du <a href="/wiki/G%C3%A9nome" title="Génome">génome</a><a href="#cite_note-40">[b 17]</a>. D'autres se servent de l'analyse des données pour mettre en place un processus nécessaire à la <a href="/wiki/Biom%C3%A9trie" title="Biométrie">reconnaissance des visages</a><a href="#cite_note-KKim-41">[i 19]</a>. En <a href="/wiki/%C3%89pid%C3%A9miologie" title="Épidémiologie">épidémiologie</a>, l'<a href="/wiki/Inserm" class="mw-redirect" title="Inserm">Inserm</a> met à disposition ses données qu'ont exploitées Husson et al. via l'Analyse factorielle des correspondances pour décrire les tranches d'âges en <a href="/wiki/France" title="France">France</a> en fonction de leurs causes de <a href="/wiki/Taux_de_mortalit%C3%A9" title="Taux de mortalité">mortalité</a><a href="#cite_note-42">[b 18]</a>. Jean-Paul Benzécri donne aussi des exemples de l'usage de l'analyse des correspondances dans le cadre de l'<a href="/wiki/Apprentissage" title="Apprentissage">apprentissage</a><a href="#cite_note-43">[b 19]</a>, de l'<a href="/wiki/Hydrologie" title="Hydrologie">hydrologie</a><a href="#cite_note-44">[b 20]</a>, de la <a href="/wiki/Biochimie" title="Biochimie">biochimie</a><a href="#cite_note-45">[b 21]</a>. Un exemple dans les <a href="/wiki/Environnement" title="Environnement">sciences de l'environnement</a> est celui de l'étude des traces de métaux dans le blé en fonction des sols cultivés, qui utilise l'analyse des corrélations canoniques considérée habituellement comme un outil plutôt théorique<a href="#cite_note-LBellanger-46">[i 20]</a>. L'Observatoire des Maladies du Bois de la Vigne a cherché, dans la première décennie de ce siècle, à mesurer l'évolution de trois maladies de la vigne en pratiquant, entre autres méthodes, l'analyse des correspondances multiples et l'analyse en composantes principales dans un projet d'<a href="/wiki/%C3%89pid%C3%A9miologie_v%C3%A9g%C3%A9tale" title="Épidémiologie végétale">épidémiologie végétale</a><a href="#cite_note-FBertrand-47">[i 21]</a>. Le domaine du sport est très friand de statistiques : un médecin du sport s'interroge sur l'âge des pratiquants, leurs motivations et le sport qu'ils pratiquent<a href="#cite_note-HSeiffolahi-48">[i 22]</a>. Dans une autre étude le sport s'intéresse aux motivations des sportifs lesquelles vont de l’amitié et la camaraderie à l'affirmation de soi représentées sur un axe, et de la nature et la beauté à la combativité sur un second axe<a href="#cite_note-49">[b 22]</a>. Le sociologue cherche à savoir si la sociabilité des adeptes d'un sport est influencée par sa pratique<a href="#cite_note-RLaporte-50">[i 23]</a>, la <a href="/wiki/Biom%C3%A9trie" title="Biométrie">biométrie</a> humaine caractérise la <a href="/wiki/Morphologie_(biologie)" class="mw-redirect" title="Morphologie (biologie)">morphologie</a> du sportif selon le sport qu'il pratique, et dans le cas de <a href="/wiki/Sport_collectif" title="Sport collectif">sports collectifs</a> le poste qu'il occupe dans l'équipe<a href="#cite_note-ABDufour-51">[i 24]</a>, <abbr class="abbr" title="et cetera">etc.</abbr> La <a href="/wiki/Microfinance" title="Microfinance">microfinance</a> s'est aussi emparée de l'analyse des données pour évaluer les risques et définir les populations emprunteuses<a href="#cite_note-CHenry-52">[i 25]</a>. L'industrie de l'<a href="/wiki/Assurance" title="Assurance">assurance</a> se sert de l'analyse des données pour la connaissance des risques et la tarification à priori<a href="#cite_note-ACharpentier2-53">[i 26]</a>. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Analyse_par_réduction_des_dimensions">Analyse par réduction des dimensions</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=4" title="Modifier la section : Analyse par réduction des dimensions" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=4" title="Modifier le code source de la section : Analyse par réduction des dimensions">modifier le code</a>]</div> La représentation des données multidimensionnelles dans un espace à dimension réduite est le domaine des analyses factorielles, analyse factorielle des correspondances, analyse en composantes principales, analyse des correspondances multiples<a href="#cite_note-54">[b 23]</a>. Ces méthodes permettent de représenter le nuage de points à analyser dans un plan ou dans un espace à trois dimensions, sans trop de perte d'information, et sans hypothèse statistique préalable<a href="#cite_note-DDesbois2-55">[i 27]</a>. En <a href="/wiki/Math%C3%A9matiques" title="Mathématiques">mathématiques</a>, elles exploitent le <a href="/wiki/Calcul_matriciel" class="mw-redirect" title="Calcul matriciel">calcul matriciel</a> et l'analyse des vecteurs et des <a href="/wiki/Valeur_propre,_vecteur_propre_et_espace_propre" title="Valeur propre, vecteur propre et espace propre">valeurs propres</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_en_composantes_principales">Analyse en composantes principales</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=5" title="Modifier la section : Analyse en composantes principales" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=5" title="Modifier le code source de la section : Analyse en composantes principales">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Analyse_en_composantes_principales" title="Analyse en composantes principales">Analyse en composantes principales</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACPBudgetV01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration présentant les variables en fonction des composantes principales." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d1/ACPBudgetV01.png/220px-ACPBudgetV01.png" decoding="async" width="220" height="214" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d1/ACPBudgetV01.png/330px-ACPBudgetV01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/d1/ACPBudgetV01.png/440px-ACPBudgetV01.png 2x" data-file-width="669" data-file-height="652" /></a><figcaption> fig.02 - ACP : contribution des variables aux deux premières composantes principales d'après une présentation effectuée par FG Carpentier sur sa page « Analyse en composantes principales avec R »<a href="#cite_note-FGCarpACP-56">[i 28]</a> à l'aide du logiciel <a href="/wiki/R_(logiciel)" class="mw-redirect" title="R (logiciel)">R</a> sur les données Budgets-Temps de l'ONU, étude effectuée en 1967</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACPBudgetI01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration présentant le cercle des corrélations." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/ACPBudgetI01.png/220px-ACPBudgetI01.png" decoding="async" width="220" height="172" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/ACPBudgetI01.png/330px-ACPBudgetI01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/68/ACPBudgetI01.png/440px-ACPBudgetI01.png 2x" data-file-width="847" data-file-height="662" /></a><figcaption> fig.01 - ACP : contribution des individus aux deux premières composantes principales d'après une présentation effectuée par FG Carpentier sur sa page « Analyse en composantes principales avec R »<a href="#cite_note-FGCarpACP-56">[i 28]</a> à l'aide du logiciel <a href="/wiki/R_(logiciel)" class="mw-redirect" title="R (logiciel)">R</a> sur les données Budgets-Temps de l'ONU, étude effectuée en 1967</figcaption></figure> L'analyse en composantes principales est utilisée pour réduire p variables corrélées en un nombre q de variables non corrélées de telles manières que les q variables soient des combinaisons linéaires des p variables initiales, que leur variance soit maximale et que les nouvelles variables soient orthogonales entre elles suivant une distance particulière<a href="#cite_note-CDuby-57">[i 29]</a>,<a href="#cite_note-58">[i 30]</a>,<a href="#cite_note-59">[i 31]</a>. En ACP, les variables sont quantitatives. Les composantes, les nouvelles variables, définissent un sous-espace à q dimensions sur lequel sont projetés les individus avec un minimum de pertes d'information. Dans cet espace le nuage de points est plus facilement représentable et l'analyse est plus aisée<a href="#cite_note-Saporta162-60">[b 24]</a>. En analyse des correspondances, la <a href="/wiki/Repr%C3%A9sentation" title="Représentation">représentation</a> des individus et des variables ne se fait pas dans le même espace. La mesure de la qualité de représentation des données peut être effectuée à l'aide du calcul de la contribution de l'inertie de chaque composante à l'inertie totale. Dans l'exemple donné sur les deux images ci-contre, la première composante participe à hauteur de 45,89 % à l'inerte totale, la seconde à 21,2 %. Plus les variables sont proches des composantes et plus elles sont corrélées avec elles. L'analyste se sert de cette propriété pour l'interprétation des axes<a href="#cite_note-Saporta178-61">[b 25]</a>. Dans l'exemple de la fig.01 les deux composantes principales représentent l'activité majeure et l'activité secondaire la plus fréquente dans lesquelles les Femmes (F) et les Hommes (H) mariés (M) ou célibataires (C) aux Usa (U) ou en Europe de l'Ouest (W) partagent leur journée. Sur la fig.02 est illustré le cercle des corrélations où les variables sont représentées en fonction de leur projection sur le plan des deux premières composantes. Plus les variables sont bien représentées et plus elles sont proches du cercle. Le cosinus de l'angle formé par deux variables est égal au coefficient de corrélation entre ces deux variables<a href="#cite_note-62">[b 26]</a>. De même, plus l'angle engendré par l'individu et l'axe de la composante est petit et mieux l'individu est représenté. Si deux individus, bien représentés par un axe, sont proches, ils sont proches dans leur espace. Si deux individus sont éloignés en projection, ils sont éloignés dans leur espace<a href="#cite_note-CDuby-57">[i 29]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_factorielle_des_correspondances">Analyse factorielle des correspondances</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=6" title="Modifier la section : Analyse factorielle des correspondances" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=6" title="Modifier le code source de la section : Analyse factorielle des correspondances">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Analyse_factorielle_des_correspondances" title="Analyse factorielle des correspondances">Analyse factorielle des correspondances</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:AFC_regionales_Idf_2004_02.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration présentant les variables et les individus sur le second plan factoriel." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bb/AFC_regionales_Idf_2004_02.png/220px-AFC_regionales_Idf_2004_02.png" decoding="async" width="220" height="221" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bb/AFC_regionales_Idf_2004_02.png/330px-AFC_regionales_Idf_2004_02.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bb/AFC_regionales_Idf_2004_02.png/440px-AFC_regionales_Idf_2004_02.png 2x" data-file-width="665" data-file-height="668" /></a><figcaption>fig.04 - Analyse factorielle des correspondances (plan factoriel F2-F3) des données des élections régionales de 2004 en Île-de-France - (ref F.G. Carpentier - Université de Brest - France<a href="#cite_note-FGCarpentierAFC1-63">[i 32]</a>)</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:AFC_regionales_Idf_2004_01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration présentant les variables et les individus sur le premier plan factoriel." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/30/AFC_regionales_Idf_2004_01.png/220px-AFC_regionales_Idf_2004_01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/30/AFC_regionales_Idf_2004_01.png/330px-AFC_regionales_Idf_2004_01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/3/30/AFC_regionales_Idf_2004_01.png/440px-AFC_regionales_Idf_2004_01.png 2x" data-file-width="666" data-file-height="667" /></a><figcaption>fig.03 - Analyse factorielle des correspondances (plan factoriel F1-F2) des données des élections régionales de 2004 en Île-de-France (ref F.G. Carpentier - Université de Brest - France<a href="#cite_note-FGCarpentierAFC1-63">[i 32]</a>)</figcaption></figure> Le but de l'AFC - définie par Jean-Paul Benzécri et ses équipes - est de trouver des liens ou correspondances entre deux variables qualitatives (nominales). Cette technique traite les <a href="/wiki/Tableau_de_contingence" title="Tableau de contingence">tableaux de contingence</a> de ces deux variables. En fait, une AFC est une ACP sur ces tableaux dérivés du tableau initial munis de la métrique du <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \chi ^{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>χ</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \chi ^{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8c0cc9237ec72a1da6d18bc8e7fb24cdda43a49a" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.509ex; height:3.009ex;" alt="{\displaystyle \chi ^{2}}"><a href="#cite_note-65">[note 3]</a>,<a href="#cite_note-66">[note 4]</a>,<a href="#cite_note-Saporta201204-67">[b 28]</a>. Le principe de l'AFC est identique à celui de l'ACP. Les axes explicatifs qui sous-tendent le tableau de fréquences de deux variables qualitatives sont recherchés et présentés dans un graphique. Il y a au moins deux différences entre une ACP et une AFC : la première est qu'on peut représenter les individus et les variables dans un même graphique, la seconde concerne la similarité<a href="#cite_note-68">[b 29]</a>. Deux points-lignes sont proches dans la représentation graphique, si les profils-colonnes sont similaires. Par exemple sur le graphique de la fig.03, Paris et les Yvelines ont voté d'une manière similaire, ce qui n'est pas évident quand on regarde le tableau de contingence initial puisque le nombre de votants est assez différent dans les deux départements. De même, deux points-colonnes (dans l'exemple des figures 03 et 04 les points colonnes sont les candidats) sont proches graphiquement si les profils-lignes sont similaires. Dans l'exemple (fig.04), les départements ont voté pour Bayrou et Le Pen de la même manière. Les points-lignes et les points-colonnes ne peuvent pas être comparés d'une manière simple<a href="#cite_note-69">[note 5]</a>,<a href="#cite_note-70">[i 33]</a>. En ce qui concerne l'interprétation des facteurs, Jean-Paul Benzécri est très clair : <blockquote> « ..interpréter un axe, c'est trouver ce qu'il y a d'analogue d'une part entre tout ce qui est écrit à droite de l'origine, d'autre part entre tout ce qui s'écarte à gauche ; et exprimer, avec concision et exactitude, l'opposition entre les deux extrêmes.....Souvent l'interprétation d'un facteur s'affine par la considération de ceux qui viennent après lui. » </blockquote>— Jean-Paul Benzécri, <cite>L'analyse des données : 2 l'analyse des correspondances<a href="#cite_note-71">[b 30]</a></cite> La qualité de la représentation graphique peut être évaluée globalement par la part du <a href="/wiki/Loi_du_%CF%87%C2%B2" title="Loi du χ²"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \chi ^{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>χ</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \chi ^{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8c0cc9237ec72a1da6d18bc8e7fb24cdda43a49a" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.509ex; height:3.009ex;" alt="{\displaystyle \chi ^{2}}"></a> expliquée par chaque axe (mesure de la qualité globale), par l'inertie d'un point projetée sur un axe divisé par l'inertie totale du point (mesure de la qualité pour chaque modalité), la contribution d'un axe à l'inertie totale ou le rapport entre l'inertie d'un nuage (profils_lignes ou profils_colonnes) projeté sur un axe par l'inertie totale du même nuage<a href="#cite_note-72">[b 31]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_des_correspondances_multiples">Analyse des correspondances multiples</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=7" title="Modifier la section : Analyse des correspondances multiples" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=7" title="Modifier le code source de la section : Analyse des correspondances multiples">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Analyse_des_correspondances_multiples" title="Analyse des correspondances multiples">Analyse des correspondances multiples</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACM_ogm_mod2008_01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant les modalités sur le premier plan factoriel." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bd/ACM_ogm_mod2008_01.png/220px-ACM_ogm_mod2008_01.png" decoding="async" width="220" height="181" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bd/ACM_ogm_mod2008_01.png/330px-ACM_ogm_mod2008_01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bd/ACM_ogm_mod2008_01.png/440px-ACM_ogm_mod2008_01.png 2x" data-file-width="915" data-file-height="751" /></a><figcaption>fig.05 - Analyse des correspondances Multiples : contributions des modalités aux deux premiers axes (plan factoriel F1-F2) des données d'une enquêtes sur les OGM effectuée en 2008 par Agrocampus - Université de Rennes - France auprès de 135 personnes - (voir F.Husson <abbr class="abbr" title="et alii (« et d’autres »)" lang="la">et al.</abbr><a href="#cite_note-husson155-25">[b 10]</a>)</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACM_ogm_ind2008_01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant les individus sur le premier plan factoriel." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b8/ACM_ogm_ind2008_01.png/220px-ACM_ogm_ind2008_01.png" decoding="async" width="220" height="210" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b8/ACM_ogm_ind2008_01.png/330px-ACM_ogm_ind2008_01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/b8/ACM_ogm_ind2008_01.png/440px-ACM_ogm_ind2008_01.png 2x" data-file-width="667" data-file-height="637" /></a><figcaption>fig.06 - Analyse des correspondances Multiples : contributions des individus aux deux premiers axes (plan factoriel F1-F2) des données d'une enquête sur les OGM effectuée en 2008 par Agrocampus - Université de Rennes - France auprès de 135 personnes - (voir F.Husson <abbr class="abbr" title="et alii (« et d’autres »)" lang="la">et al.</abbr><a href="#cite_note-husson155-25">[b 10]</a>)</figcaption></figure> L'Analyse des Correspondances Multiples (ACM) est une extension de l'AFC<a href="#cite_note-73">[b 32]</a>,<a href="#cite_note-74">[note 6]</a>. L'ACM se propose d'analyser p (p ≥ 2) variables qualitatives d'observations sur n individus. Comme il s'agit d'une analyse factorielle elle aboutit à la représentation des données dans un espace à dimensions réduites engendré par les facteurs. L'ACM est l'équivalent de l'ACP pour les variables qualitatives et elle se réduit à l'AFC lorsque le nombre de variables qualitatives est égal à 2<a href="#cite_note-Saporta220-75">[b 33]</a>. Formellement, une ACM est une AFC appliquée sur le <a href="/wiki/Tableau_disjonctif_complet" title="Tableau disjonctif complet">tableau disjonctif complet</a>, ou bien une AFC appliquée sur le <a href="/wiki/Table_de_Burt" title="Table de Burt">tableau de Burt</a>, ces deux tableaux étant issus du tableau initial. Un tableau disjonctif complet est un tableau où les variables sont remplacées par leurs modalités et les éléments par 1 si la modalité est remplie 0 sinon pour chaque individu. Un tableau de Burt est le tableau de contingence des p variables prises deux à deux. L'interprétation se fait au niveau des modalités dont les proximités sont examinées. Les valeurs propres ne servent qu'à déterminer le nombre d'axes soit par la méthode du coude soit en ne prenant que les valeurs propres supérieures à <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle {\tfrac {1}{p}}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="false" scriptlevel="0"> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>p</mi> </mfrac> </mstyle> </mrow> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle {\tfrac {1}{p}}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/990b98257956009d3f73f4eab8510fcad315b0f3" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -1.338ex; width:1.663ex; height:3.676ex;" alt="{\displaystyle {\tfrac {1}{p}}}">. La contribution de l'inertie des modalités à celle des différents axes est analysée comme en AFC<a href="#cite_note-76">[b 34]</a>,<a href="#cite_note-77">[note 7]</a>,<a href="#cite_note-78">[i 34]</a>. L'utilisation de variables supplémentaires, variables qui ne participent pas à la constitution des axes ni au calcul des valeurs propres, peut aider à interpréter les axes. La qualité de la représentation d'un individu sur un axe factoriel est mesurée par <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>cos</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>⁡</mo> <mo stretchy="false">(</mo> <mi>θ</mi> <mo stretchy="false">)</mo> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bc2f353b08670705d04bfdb2971c9720e6468f4c" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.838ex; width:7.065ex; height:3.176ex;" alt="{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}"> où <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \theta }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi>θ</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \theta }</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/6e5ab2664b422d53eb0c7df3b87e1360d75ad9af" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.09ex; height:2.176ex;" alt="{\displaystyle \theta }"> est l'angle formé par la projection du vecteur individu sur l'espace factoriel avec l'axe factoriel. Plus la valeur de <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>cos</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>⁡</mo> <mo stretchy="false">(</mo> <mi>θ</mi> <mo stretchy="false">)</mo> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/bc2f353b08670705d04bfdb2971c9720e6468f4c" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.838ex; width:7.065ex; height:3.176ex;" alt="{\displaystyle \cos ^{2}(\theta )}"> est proche de 1 plus la qualité est bonne. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_canonique">Analyse canonique</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=8" title="Modifier la section : Analyse canonique" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=8" title="Modifier le code source de la section : Analyse canonique">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Analyse_canonique_des_corr%C3%A9lations" title="Analyse canonique des corrélations">Analyse canonique des corrélations</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACC_nutrimouse_correlation01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant trois matrices de corrélations." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6a/ACC_nutrimouse_correlation01.png/220px-ACC_nutrimouse_correlation01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6a/ACC_nutrimouse_correlation01.png/330px-ACC_nutrimouse_correlation01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/6/6a/ACC_nutrimouse_correlation01.png/440px-ACC_nutrimouse_correlation01.png 2x" data-file-width="665" data-file-height="666" /></a><figcaption>fig.08 - Analyse Canonique des Correlations : matrices des corrélations sur les données nutrimouse du package CCA de R d'après l'article d'Ignacio et al. dans « Journal of Statistical Software (volume 23, issue 12, January 2008) »<a href="#cite_note-IGonzalez-79">[i 35]</a></figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant les variables et les individus sur le premier plan factoriel." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png/220px-ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png/330px-ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png/440px-ACC_nutrimouse_after_regularized_process01.png 2x" data-file-width="669" data-file-height="668" /></a><figcaption>fig.07 - Analyse Canonique des Correlations : représentation des variables et des individus dans le plan des deux premières variables canoniques sur les données nutrimouse du package CCA de R d'après l'article d'Ignacio et al. dans « Journal of Statistical Software (volume 23, issue 12, January 2008) »<a href="#cite_note-IGonzalez-79">[i 35]</a></figcaption></figure> L'analyse canonique<a href="#cite_note-80">[b 35]</a> permet de comparer deux groupes de variables quantitatives appliqués tous deux sur les mêmes individus. Le but de l'analyse canonique est de comparer ces deux groupes de variables pour savoir s'ils décrivent un même phénomène, auquel cas l'analyste pourra se passer d'un des deux groupes de variables. Un exemple parlant est celui des analyses médicales effectuées sur les mêmes échantillons par deux laboratoires différents<a href="#cite_note-Saporta189-81">[b 36]</a>. L'analyse canonique généralise des méthodes aussi diverses que la <a href="/wiki/R%C3%A9gression_lin%C3%A9aire" title="Régression linéaire">régression linéaire</a>, l'<a href="/wiki/Analyse_discriminante" title="Analyse discriminante">analyse discriminante</a> et l'<a href="/wiki/Analyse_factorielle_des_correspondances" title="Analyse factorielle des correspondances">analyse factorielle des correspondances</a><a href="#cite_note-Saporta189-81">[b 36]</a>. Plus formellement, si <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle X_{1}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>X</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle X_{1}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f70b2694445a5901b24338a2e7a7e58f02a72a32" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.979ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle X_{1}}"> et <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle X_{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>X</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle X_{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2ad47c14b8a092f182512e76c96638aea6e3bea1" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.979ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle X_{2}}"> sont deux groupes de variables, l'analyse canonique cherche des couples de vecteurs <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle (\xi _{1i},\eta _{2i})}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mo stretchy="false">(</mo> <msub> <mi>ξ</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>1</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>η</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo stretchy="false">)</mo> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle (\xi _{1i},\eta _{2i})}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/d25deb3e1d125bea0e4daad0e5332614301e4272" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.838ex; width:8.261ex; height:2.843ex;" alt="{\displaystyle (\xi _{1i},\eta _{2i})}">, combinaisons linéaires des variables de <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle X_{1}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>X</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle X_{1}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f70b2694445a5901b24338a2e7a7e58f02a72a32" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.979ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle X_{1}}"> et <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle X_{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>X</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle X_{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/2ad47c14b8a092f182512e76c96638aea6e3bea1" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.979ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle X_{2}}"> respectivement, le plus corrélées possibles. Ces variables sont dénommées variables canoniques. Dans l'espace ce sont les vecteurs propres des projections <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle P_{1}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>P</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>1</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle P_{1}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/398f438d75434e6fbf48dc232c1ad7228a738568" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.547ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle P_{1}}"> et <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle P_{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>P</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle P_{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/87858df7457aa93caaef5a316db87a7240cc8c29" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.547ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle P_{2}}"> respectivement sur les sous espace de <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mstyle displaystyle="false" scriptlevel="1"> <msup> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi mathvariant="double-struck">R</mi> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>p</mi> </mrow> </msup> </mstyle> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/847d3a53525d4d3353822358d43b93d4893c1f48" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:2.022ex; height:1.843ex;" alt="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}"> et <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mstyle displaystyle="false" scriptlevel="1"> <msup> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi mathvariant="double-struck">R</mi> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>q</mi> </mrow> </msup> </mstyle> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f7e9f59604b606c999f50de8838723b55ecb1434" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.965ex; height:1.843ex;" alt="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}">, où p et q représentent le nombre de variables des deux groupes, engendrés par les deux ensembles de variables. <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \cos ^{2}(\xi _{1},\eta _{2})}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>cos</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> <mo>⁡</mo> <mo stretchy="false">(</mo> <msub> <mi>ξ</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>1</mn> </mrow> </msub> <mo>,</mo> <msub> <mi>η</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msub> <mo stretchy="false">)</mo> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \cos ^{2}(\xi _{1},\eta _{2})}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/85d918b1eb1fe569d419c38eb2e680ede07c2849" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.838ex; width:11.291ex; height:3.176ex;" alt="{\displaystyle \cos ^{2}(\xi _{1},\eta _{2})}"> mesure la corrélation entre les deux groupes. Plus cette mesure est élevée, plus les deux groupes de variables sont corrélés et plus ils expriment le même phénomène sur les individus. Dans l'illustration de la fig.08, les corrélations entre les variables à l'intérieur des deux groupes sont représentées par les corrélogrammes du haut, la corrélation entre les deux groupes est expliquée au-dessous. Si la couleur dominante était vert clair aucune corrélation n'aurait été détectée. Sur la fig.07, les deux groupes de variables sont rassemblés dans le cercle des corrélations rapportés aux deux premières variables canoniques. Enfin l'<a href="/wiki/Analyse_canonique_g%C3%A9n%C3%A9ralis%C3%A9e" title="Analyse canonique généralisée">analyse canonique généralisée</a> au sens de Caroll (d'après J.D.Caroll) étend l'analyse canonique ordinaire à l'étude de p groupes de variables (p > 2) appliquées sur le même espace des individus. Elle admet comme cas particuliers l'ACP, l'AFC et l'ACM, l'analyse canonique simple, mais aussi la <a href="/wiki/R%C3%A9gression_lin%C3%A9aire" title="Régression linéaire">régression simple</a>, et multiple, l'<a href="/wiki/ANOVA" class="mw-redirect" title="ANOVA">analyse de la variance</a>, l'<a href="/wiki/ANCOVA" class="mw-redirect" title="ANCOVA">analyse de la covariance</a> et l'analyse discriminante<a href="#cite_note-82">[i 36]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Positionnement_multidimensionnel">Positionnement multidimensionnel</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=9" title="Modifier la section : Positionnement multidimensionnel" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=9" title="Modifier le code source de la section : Positionnement multidimensionnel">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Positionnement_multidimensionnel" title="Positionnement multidimensionnel">Positionnement multidimensionnel</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:MDS_metric_distances_villes01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration situant des villes en fonction de leurs distances." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/09/MDS_metric_distances_villes01.png/220px-MDS_metric_distances_villes01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/09/MDS_metric_distances_villes01.png/330px-MDS_metric_distances_villes01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/09/MDS_metric_distances_villes01.png/440px-MDS_metric_distances_villes01.png 2x" data-file-width="667" data-file-height="668" /></a><figcaption>fig.09 - MDS métrique (analyse en positionnement multidimensionnel) de quelques villes mondiales via une matrice des distances inter-villes, avec l'aide du guide disponible sur Quick-R</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:MDS_nonmetric_distances_villes01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration situant des villes en fonction du rang de leurs distances." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/54/MDS_nonmetric_distances_villes01.png/220px-MDS_nonmetric_distances_villes01.png" decoding="async" width="220" height="219" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/54/MDS_nonmetric_distances_villes01.png/330px-MDS_nonmetric_distances_villes01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/5/54/MDS_nonmetric_distances_villes01.png/440px-MDS_nonmetric_distances_villes01.png 2x" data-file-width="668" data-file-height="665" /></a><figcaption>fig.10 - MDS non métrique (analyse en positionnement multidimensionnel) de quelques villes mondiales classées par ordre des distances (1 la plus petite distance, 21 la plus grande distance) avec l'aide du guide disponible sur Quick-R</figcaption></figure> Pour utiliser cette technique les tableaux ne doivent pas être des variables caractéristiques d'individus mais des « distances » entre les individus. L'analyste souhaite étudier les similarités et les dissimilarités entre ces individus. Le <a href="/wiki/Positionnement_multidimensionnel" title="Positionnement multidimensionnel">positionnement multidimensionnel</a> (« multidimensional scaling » ou MDS) est donc une méthode factorielle applicable sur des matrices de <a href="/wiki/Distance_(math%C3%A9matiques)" title="Distance (mathématiques)">distances</a> entre individus<a href="#cite_note-AMead-83">[i 37]</a>. Cette méthode ne fait pas partie de ce qu'on nomme habituellement l'analyse des données « à la française ». Mais elle a les mêmes caractéristiques que les méthodes précédentes : elle est fondée sur le calcul matriciel et ne demande pas d'hypothèse probabiliste. Les données peuvent être des mesures de p variables quantitatives sur n individus, et dans ce cas l'analyste calcule la matrice des distances ou bien directement un tableau <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle n\times n}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi>n</mi> <mo>×</mo> <mi>n</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle n\times n}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/59d2b4cb72e304526cf5b5887147729ea259da78" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:5.63ex; height:1.676ex;" alt="{\displaystyle n\times n}"> des distances entre individus. Dans le cas classique dit métrique, la mesure des <a href="/wiki/Similarit%C3%A9_(informatique)" title="Similarité (informatique)">dissimilarités</a> utilisée est une distance euclidienne. Elle permet d'approximer les dissimilarités entre individus dans l'espace de dimension réduite. Dans le cas non métrique les données sont ordinales, de type rang. L'analyste s'intéresse plus à l'ordre des dissimilarités plutôt qu'à leur étendue. La MDS non métrique utilise un indice de dissimilarité (équivalent à une distance mais sans l'inégalité triangulaire) et permet l'approximation de l'ordre des entrées dans la matrice des dissimilarités par l'ordre des distances dans l'espace de dimension réduite<a href="#cite_note-AMead-83">[i 37]</a>. Comme en ACP, il faut déterminer le nombre de dimensions de l'espace cible, et la qualité de la représentation, est mesurée par le rapport de la somme de l'inertie du sous-espace de dimension réduite sur l'inertie totale<a href="#cite_note-AMead-83">[i 37]</a>. En fait, MDS métrique est équivalent à une ACP où les objets de l'analyse MDS serait les individus de l'ACP<a href="#cite_note-DDesbois-84">[i 38]</a>. Dans l'exemple ci-contre, les villes seraient les individus de l'ACP et le positionnement GPS remplacerait les distances inter-villes. Mais l'Analyse MDS prolonge l'ACP, puisqu'elle peut utiliser des fonctions de similarité/dissimilarité moins contraignantes que les distances. Avec le positionnement multidimensionnel, visualiser les matrices de dissimilarités, analyser des <a href="/wiki/Benchmarking" title="Benchmarking">benchmarks</a> et effectuer visuellement des partitionnements dans des matrices de données ou de dissimilarités sont des opérations aisées à effectuer. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_Factorielle_Multiple">Analyse Factorielle Multiple</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=10" title="Modifier la section : Analyse Factorielle Multiple" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=10" title="Modifier le code source de la section : Analyse Factorielle Multiple">modifier le code</a>]</div> L’<a href="/wiki/Analyse_factorielle_multiple" title="Analyse factorielle multiple">analyse factorielle multiple</a> (AFM) est dédiée aux tableaux dans lesquels un ensemble d’individus est décrit par plusieurs groupes de variables, que ces variables soient quantitatives, qualitatives ou mixtes. Cette méthode est moins connue que les précédentes mais son très grand potentiel d’application justifie une mention particulière<a href="#cite_note-85">[note 8]</a>. <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Exemples_d’application">Exemples d’application</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=11" title="Modifier la section : Exemples d’application" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=11" title="Modifier le code source de la section : Exemples d’application">modifier le code</a>]</div> <ul><li>Dans les enquêtes d’opinion, les questionnaires sont toujours structurés en thèmes. On peut vouloir analyser plusieurs thèmes simultanément.</li> <li>Pour une catégorie de produits alimentaires, on dispose, sur différents aspects des produits, de notes données par des experts et de notes données par des consommateurs. On peut vouloir analyser simultanément les données des experts et les données des consommateurs.</li> <li>Pour un ensemble de milieux naturels, on dispose de données biologiques (abondance d’un certain nombre d’espèces) et de données environnementales (caractéristiques du sol, du relief, etc.). On peut vouloir analyser simultanément ces deux <a href="/wiki/Type_(informatique)" title="Type (informatique)">types de données</a>.</li> <li>Pour un ensemble de magasins, on dispose du chiffre d’affaires par produit à différentes dates. Chaque date constitue un groupe de variables. On peut vouloir étudier ces dates simultanément.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Intérêt">Intérêt</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=12" title="Modifier la section : Intérêt" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=12" title="Modifier le code source de la section : Intérêt">modifier le code</a>]</div> Dans tous ces exemples, il est utile de prendre en compte, dans l’analyse elle-même et non seulement lors de l’interprétation, la structure des variables en groupes. C’est ce que fait l’AFM qui : <ul><li>pondère les variables de façon à équilibrer l’influence des différents groupes, ce qui est particulièrement précieux lorsque l’on est en présence de groupes quantitatifs et de groupes qualitatifs ;</li> <li>fournit des résultats classiques des analyses factorielle : représentation des individus, des variables quantitatives et des modalités des variables qualitatives ;</li> <li>fournit des résultats spécifiques de la structure en groupe : représentation des groupes eux-mêmes (un point = un groupe), des individus vus par chacun des groupes (un individu = autant de points que de groupes), des facteurs des analyses séparées des groupes (ACP ou ACM selon la nature des groupes).</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Autres_méthodes">Autres méthodes</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=13" title="Modifier la section : Autres méthodes" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=13" title="Modifier le code source de la section : Autres méthodes">modifier le code</a>]</div> Ces méthodes, mises au point plus récemment, sont moins bien connues que les précédentes. <ul><li>L'Analyse Factorielle Multiple Hiérarchique (« Hierarchical Multiple Factorial Analysis »)<a href="#cite_note-LDien-86">[i 39]</a> prend en compte une hiérarchie sur les variables variables et non seulement une partition comme le fait l'AFM</li> <li>L'<a href="/wiki/Analyse_procust%C3%A9enne" title="Analyse procustéenne">Analyse Procustéenne Généralisée</a> (« Generalized Procustean Analysis ») juxtapose au mieux plusieurs représentations d'un même nuage de points<a href="#cite_note-Pagès3-87">[i 40]</a>.</li> <li>L'Analyse Factorielle Multiple Duale (« Dual Multiple Factor Analysis ») prend en compte une partition des individus.</li> <li>L'<a href="/wiki/Analyse_Factorielle_de_Donn%C3%A9es_Mixtes" class="mw-redirect" title="Analyse Factorielle de Données Mixtes">Analyse Factorielle de Données Mixtes</a> (« Factor Analysis of Mixed Data »)<a href="#cite_note-Pagès5-88">[i 41]</a> est adaptée aux tableaux dans lesquels figurent à la fois des variables quantitatives et qualitatives.</li></ul> <figure typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:DataPlanetes.png" class="mw-file-description"><img src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/94/DataPlanetes.png/325px-DataPlanetes.png" decoding="async" width="325" height="289" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/94/DataPlanetes.png/488px-DataPlanetes.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/9/94/DataPlanetes.png/650px-DataPlanetes.png 2x" data-file-width="715" data-file-height="635" /></a><figcaption>Iconographie des corrélations entre les variables des planètes. Traits pleins : corrélations positives "remarquables". Traits pointillés : corrélations négatives "remarquables".</figcaption></figure> <ul><li>L'<a href="/wiki/Iconographie_des_corr%C3%A9lations" title="Iconographie des corrélations">iconographie des corrélations</a><a href="#cite_note-Lesty-89">[i 42]</a> représente les corrélations entre variables (qualitatives et quantitatives) ainsi que les individus « remarquables ». Cette méthode non supervisée se prête bien à la restitution d’une organisation, qu’elle soit arborescente ou bouclée, hiérarchique ou non. Quelle que soit la dimension des données, variables et individus remarquables sont à la surface d'une sphère ; il n'est donc pas besoin d'interpréter des axes. Plus que sur la position des points, l'interprétation repose essentiellement sur l'organisation des liens.</li> <li>L'<a href="/wiki/Analyse_en_composantes_ind%C3%A9pendantes" title="Analyse en composantes indépendantes">ACI</a> décompose une variable multivariée en composantes linéairement et statistiquement indépendantes<a href="#cite_note-Cardoso-90">[i 43]</a>,<a href="#cite_note-91">[note 9]</a>.</li> <li>L'<a href="/wiki/Algorithme_t-SNE" title="Algorithme t-SNE">algorithme t-SNE</a> permet la <a href="/wiki/Visualisation_de_donn%C3%A9es" title="Visualisation de données">visualisation des données</a> dans un espace de deux ou trois dimensions en rendant compte des proximités locales.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Analyse_par_classification">Analyse par classification</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=14" title="Modifier la section : Analyse par classification" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=14" title="Modifier le code source de la section : Analyse par classification">modifier le code</a>]</div> La classification des individus est le domaine de la classification automatique et de l'analyse discriminante. Classifier consiste à définir des classes, classer est l'opération permettant de mettre un objet dans une classe définie au préalable<a href="#cite_note-Husson172-92">[b 37]</a>. La classification automatique est ce qu'on appelle en <a href="/wiki/Exploration_de_donn%C3%A9es" title="Exploration de données">exploration de données</a> (« data mining ») la classification non supervisée, l'analyse discriminante fait partie des techniques statistiques connues en exploration de données sous le nom de classification supervisée<a href="#cite_note-Husson172-92">[b 37]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Classification_automatique">Classification automatique</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=15" title="Modifier la section : Classification automatique" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=15" title="Modifier le code source de la section : Classification automatique">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Classification_automatique" class="mw-redirect" title="Classification automatique">Classification automatique</a>.</div></div> Le but de la classification automatique est de découper l'ensemble des données étudiées en un ou plusieurs sous-ensembles nommés classes, chaque sous-ensemble devant être le plus homogène possible. Les membres d'une classe ressemblent plus aux autres membres de la même classe qu'aux membres d'une autre classe. Deux types de classification peuvent être relevés : d'une part la classification (partitionnement ou recouvrement) « à plat » et d'autre part le partitionnement hiérarchique. Dans les deux cas, classifier revient à choisir une mesure de la similarité/dissimilarité, un critère d'homogénéité, un algorithme, et parfois un nombre de classes composant la partition<a href="#cite_note-LReboul-93">[i 44]</a>. <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Classification_«_à_plat_»">Classification « à plat »</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=16" title="Modifier la section : Classification « à plat »" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=16" title="Modifier le code source de la section : Classification « à plat »">modifier le code</a>]</div> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:Clustering_nutrients01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant des classes d'aliments regroupés selon les nutriments qu'ils contiennent." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Clustering_nutrients01.png/220px-Clustering_nutrients01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Clustering_nutrients01.png/330px-Clustering_nutrients01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/a/af/Clustering_nutrients01.png/440px-Clustering_nutrients01.png 2x" data-file-width="666" data-file-height="667" /></a><figcaption>fig.11 - Classification utilisant l'algorithme k-means sur les deux premières variables effectuée sur les données nutrients mises à disposition par l'université de Cologne<a href="#cite_note-Koln-94">[note 10]</a> d'après le guide de Vincent Zoonekynd sur le site « Statistics with R »</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:Clustering_nutrients02.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant des classes d'aliments regroupés selon les nutriments qu'ils contiennent." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/da/Clustering_nutrients02.png/220px-Clustering_nutrients02.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/da/Clustering_nutrients02.png/330px-Clustering_nutrients02.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/d/da/Clustering_nutrients02.png/440px-Clustering_nutrients02.png 2x" data-file-width="671" data-file-height="672" /></a><figcaption>fig.12 - Classification utilisant l'algorithme PAM après une Analyse en composantes principales effectuée sur les données nutrients mises à disposition par l'université de Cologne<a href="#cite_note-Koln-94">[note 10]</a> d'après le guide de Vincent Zoonekynd sur le site « Statistics with R »</figcaption></figure> La ressemblance (similarité/dissimilarité) des individus est mesurée par un indice de similarité, un indice de dissimilarité ou une distance<a href="#cite_note-JMLoubes-95">[i 45]</a>. Par exemple, pour des données binaires l'utilisation des indices de similarité tels que l'<a href="/wiki/Indice_et_distance_de_Jaccard" title="Indice et distance de Jaccard">indice de Jaccard</a>, l'indice de Dice, l'indice de concordance ou celui de <a href="/wiki/Similarit%C3%A9_cosinus#Indice_de_Tanimoto" title="Similarité cosinus">Tanimoto</a> est fréquente<a href="#cite_note-JMLoubes-95">[i 45]</a>. Pour des données quantitatives, la <a href="/wiki/Distance_euclidienne" title="Distance euclidienne">distance euclidienne</a> est la plus appropriée, mais la <a href="/wiki/Distance_de_Mahalanobis" title="Distance de Mahalanobis">distance de Mahalanobis</a> est parfois adoptée<a href="#cite_note-JMLoubes-95">[i 45]</a>. Les données sont soit des matrices de p variables qualitatives ou quantitatives mesurées sur n individus, soit directement des données de distances ou des données de dissimilarité. Le critère d'homogénéité des classes est en général exprimé par la diagonale d'une matrice de variances-covariances (l'inertie) inter-classes ou intra-classes. Ce critère permet de faire converger les algorithmes de ré-allocation dynamiques qui minimisent l'inertie intra-classe ou qui maximisent l'inertie inter-classes<a href="#cite_note-Saporta250-96">[b 38]</a>. Les principaux algorithmes utilisent la ré-allocation dynamique en appliquant la méthode de B.W. Forgy des <a href="/wiki/M%C3%A9thode_des_centres_mobiles" class="mw-redirect" title="Méthode des centres mobiles">centres mobiles</a>, ou une de ses variantes : la méthode des <a href="/wiki/K-means" class="mw-redirect" title="K-means">k-means</a>, la <a href="/wiki/M%C3%A9thode_des_nu%C3%A9es_dynamiques" class="mw-redirect" title="Méthode des nuées dynamiques">méthode des nuées dynamiques</a><a href="#cite_note-Saporta243-97">[b 39]</a>, ou PAM<a href="#cite_note-Unesco-98">[i 46]</a> (« Partitioning Around Medoids (PAM) »). Les méthodes basées sur la <a href="/wiki/M%C3%A9thode_de_Condorcet" title="Méthode de Condorcet">méthode de Condorcet</a>, l'<a href="/wiki/Algorithme_esp%C3%A9rance-maximisation" title="Algorithme espérance-maximisation">algorithme espérance-maximisation</a>, les densités sont aussi utilisées pour bâtir une classification<a href="#cite_note-CVrain-99">[i 47]</a>,<a href="#cite_note-CAaron-100">[i 48]</a>. Il n'y a pas de classification meilleure que les autres, en particulier lorsque le nombre de classes de la partition n'est pas prédéterminé. Il faut donc mesurer la qualité de la classification et faire des compromis. La qualité de la classification peut se mesurer à l'aide de l'indice <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle R^{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msup> <mi>R</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle R^{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/5ce07e278be3e058a6303de8359f8b4a4288264a" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:2.818ex; height:2.676ex;" alt="{\displaystyle R^{2}}"> qui est le rapport de l'inertie inter classe sur l'inertie totale, calculé pour plusieurs valeurs du nombre de classe total, le compromis étant obtenu par la méthode du coude<a href="#cite_note-tuff240-101">[b 40]</a>,<a href="#cite_note-102">[note 11]</a>. L'interprétation des classes, permettant de comprendre la partition, peut s'effectuer en analysant les individus qui composent chaque classe. Le statisticien peut compter les individus dans chaque classe, calculer le diamètre des classes - ie la distance maximum entre individus de chaque classe. Il peut identifier les individus proches du centre de gravité, établir la séparation entre deux classes - opération consistant à mesurer la distance minimum entre deux membres de ces classes<a href="#cite_note-Touati-103">[i 49]</a>. Il peut analyser aussi les variables, en calculant par exemple la fréquence de certaines valeurs de variables prises par les individus de chaque classe, ou en caractérisant les classes par certaines valeurs de variables prises par les individus de chaque classe<a href="#cite_note-Touati-103">[i 49]</a>. <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Classification_hiérarchique">Classification hiérarchique</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=17" title="Modifier la section : Classification hiérarchique" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=17" title="Modifier le code source de la section : Classification hiérarchique">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Regroupement_hi%C3%A9rarchique" title="Regroupement hiérarchique">Regroupement hiérarchique</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:CAH_tea_after_ACM02.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant une classification hiérarchique en 3D." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/CAH_tea_after_ACM02.png/220px-CAH_tea_after_ACM02.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/CAH_tea_after_ACM02.png/330px-CAH_tea_after_ACM02.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/8/8b/CAH_tea_after_ACM02.png/440px-CAH_tea_after_ACM02.png 2x" data-file-width="669" data-file-height="670" /></a><figcaption>fig.14 - Représentation 3D d'un arbre hiérarchique définissant une classification (cluster) effectuée après une analyse factorielle des correspondances multiples sur le dataset « tea » disponible sous R avec FactoMineR</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:CAH_tea_after_ACM03.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant une classification sur plan factoriel après une CAH." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/CAH_tea_after_ACM03.png/220px-CAH_tea_after_ACM03.png" decoding="async" width="220" height="192" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/CAH_tea_after_ACM03.png/330px-CAH_tea_after_ACM03.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/fc/CAH_tea_after_ACM03.png/440px-CAH_tea_after_ACM03.png 2x" data-file-width="775" data-file-height="677" /></a><figcaption>fig.13 - Carte factorielle où les individus sont coloriés en fonction de leur appartenance à une classe. Ceci a été effectué par une CAH après une analyse factorielle des correspondances multiples sur le dataset « tea » disponible sous R avec FactoMineR</figcaption></figure> Les données en entrée d'une classification ascendante hiérarchique (CAH) sont présentées sous la forme d'un tableau de dissimilarités ou un tableau de <a href="/wiki/Distance_(math%C3%A9matiques)" title="Distance (mathématiques)">distances</a> entre individus. Il a fallu au préalable choisir une distance (euclidienne, Manhattan, Tchebychev ou autre) ou un indice de similarité (Jacard, Sokal, Sorensen, coefficient de corrélation linéaire, ou autre). La classification ascendante se propose de classer les individus à l'aide d'un algorithme itératif. À chaque étape, l'algorithme produit une <a href="/wiki/Partition_(math%C3%A9matiques)" class="mw-redirect" title="Partition (mathématiques)">partition</a> en agrégeant deux classes de la partition obtenue à l’étape précédente. Le critère permettant de choisir les deux classes dépend de la méthode d'agrégation. La plus utilisée est la <a href="/wiki/M%C3%A9thode_de_Ward" title="Méthode de Ward">méthode de Ward</a> qui consiste à agréger les deux classes qui font baisser le moins l'inertie interclasse<a href="#cite_note-Saporta258-104">[b 41]</a>. D'autres indices d'agrégation existent comme celui du saut minimum (« single linkage ») où sont agrégées deux partitions pour lesquelles deux éléments - le premier appartenant à la première classe, le second à la seconde - sont le plus proches selon la distance prédéfinie, ou bien celui du diamètre (« complete linkage ») pour lequel les deux classes à agréger sont celles qui possèdent le couple d'éléments le plus éloigné<a href="#cite_note-Saporta256-105">[b 42]</a>. L'algorithme ascendant se termine lorsqu'il ne reste qu'une seule classe. La qualité de la classification est mesurée par le rapport inertie inter-classe sur inertie totale. Des stratégies mixtes, alliant une classification « à plat » à une classification hiérarchique, offrent quelques avantages. Effectuer une CAH sur des classes homogènes obtenus par une classification par ré-allocation dynamique permet de traiter les gros tableaux de plusieurs milliers d'individus<a href="#cite_note-Touati-103">[i 49]</a>, ce qui n'est pas possible par une CAH seule. Effectuer une CAH après un échantillonnage et une analyse factorielle permet d'obtenir des classes homogènes par rapport à l'échantillonnage<a href="#cite_note-Touati-103">[i 49]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Analyse_factorielle_discriminante">Analyse factorielle discriminante</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=18" title="Modifier la section : Analyse factorielle discriminante" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=18" title="Modifier le code source de la section : Analyse factorielle discriminante">modifier le code</a>]</div> <div class="bandeau-container bandeau-section metadata bandeau-niveau-information"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css loupe">Article détaillé : <a href="/wiki/Analyse_discriminante" title="Analyse discriminante">Analyse discriminante</a>.</div></div> <figure class="mw-default-size mw-halign-right" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:DiscrPca_iris01.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant une série de graphiques après une AFD sur les données Iris de Fisher." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DiscrPca_iris01.png/220px-DiscrPca_iris01.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DiscrPca_iris01.png/330px-DiscrPca_iris01.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/05/DiscrPca_iris01.png/440px-DiscrPca_iris01.png 2x" data-file-width="669" data-file-height="669" /></a><figcaption>fig.16 - AFD sur Analyse en composantes principales des données iris</figcaption></figure> <figure class="mw-default-size mw-halign-left" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:AFD_iris04b.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant une série de nuages de points sur les données Iris de Fisher." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4f/AFD_iris04b.png/220px-AFD_iris04b.png" decoding="async" width="220" height="220" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4f/AFD_iris04b.png/330px-AFD_iris04b.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/4f/AFD_iris04b.png/440px-AFD_iris04b.png 2x" data-file-width="672" data-file-height="673" /></a><figcaption>fig.15 - Matrice de Nuages de points sur les données Iris présentés sur les axes des variables 2 à 2</figcaption></figure> L'analyse factorielle discriminante (AFD), qui est la partie descriptive de l'analyse discriminante, est aussi connue sous le nom d'analyse linéaire discriminante, d'analyse discriminante de <a href="/wiki/Ronald_Aylmer_Fisher" title="Ronald Aylmer Fisher">Fisher</a> et d'analyse canonique discriminante<a href="#cite_note-106">[b 43]</a>. Cette technique projette des classes prédéfinies sur des plans factoriels discriminant le plus possible. Le tableau de données décrit n individus sur lesquels p variables quantitatives et une variable qualitative à q modalités ont été mesurées. La variable qualitative permet de définir les q classes et le regroupement des individus dans ces classes. L'AFD se propose de trouver q-1 variables, appelées variables discriminantes, dont les axes séparent le plus les projections des q classes qui découpent le nuage de points<a href="#cite_note-tuff329-107">[b 44]</a>. Comme dans toutes les analyses factorielles descriptives, aucune hypothèse statistique n'est faite au préalable ; ce n'est que dans la partie prédictive de l'analyse discriminante que des hypothèses a priori sont émises. La mesure de la qualité de la discrimination est effectuée à l'aide du <a href="/wiki/Analyse_discriminante#Test_MANOVA" title="Analyse discriminante"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \Lambda }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi mathvariant="normal">Λ</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \Lambda }</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0ac0a4a98a414e3480335f9ba652d12571ec6733" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.613ex; height:2.176ex;" alt="{\displaystyle \Lambda }"> de Wilks</a> qui est égal au rapport du <a href="/wiki/D%C3%A9terminant_(math%C3%A9matiques)" title="Déterminant (mathématiques)">déterminant</a> de la <a href="/wiki/Matrice_de_variance-covariance" class="mw-redirect" title="Matrice de variance-covariance">matrice de variances-covariances</a> intra-classe sur le déterminant de la matrice de variances-covariances totale. Un <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \Lambda }"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mi mathvariant="normal">Λ</mi> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \Lambda }</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0ac0a4a98a414e3480335f9ba652d12571ec6733" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.613ex; height:2.176ex;" alt="{\displaystyle \Lambda }"> de Wilks faible indique une discrimination forte par les plans factoriels<a href="#cite_note-tuff342-108">[b 45]</a>. Par exemple sur les données Iris, il est de 0.0234 sur les deux premiers facteurs. En outre si la première valeur propre est proche de 1, l'AFD est de qualité<a href="#cite_note-JYBaudot-109">[i 50]</a>. La corrélation entre les variables et les facteurs permet d'interpréter ceux-ci. Une AFD est une ACP effectuée sur les barycentres des classes d'individus constituées à l'aide des modalités de la variable qualitative. C'est aussi une analyse canonique entre le groupe des variables quantitatives et celui constitué du tableau disjonctif de la variable qualitative<a href="#cite_note-Saporta444-110">[b 46]</a>. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Analyse_des_données_et_régressions">Analyse des données et régressions</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=19" title="Modifier la section : Analyse des données et régressions" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=19" title="Modifier le code source de la section : Analyse des données et régressions">modifier le code</a>]</div> En s'inspirant de ce qu'écrivent Henry Rouanet et ses coauteurs, l'analyse des données descriptive et l'analyse prédictive peuvent être complémentaires, et parfois produire des résultats similaires<a href="#cite_note-HRouanet-111">[i 51]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Approche_PLS">Approche PLS</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=20" title="Modifier la section : Approche PLS" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=20" title="Modifier le code source de la section : Approche PLS">modifier le code</a>]</div> <figure class="mw-default-size" typeof="mw:File/Thumb"><a href="/wiki/Fichier:PLS_approach.png" class="mw-file-description"><img alt="Illustration montrant des variables manifestes et des variables latentes et leurs relations." src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/16/PLS_approach.png/220px-PLS_approach.png" decoding="async" width="220" height="212" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/16/PLS_approach.png/330px-PLS_approach.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/16/PLS_approach.png/440px-PLS_approach.png 2x" data-file-width="557" data-file-height="536" /></a><figcaption>fig.17 - Approche PLS : réseau de causalité entre quatre groupes de variables (d'après M.Tenenhaus<a href="#cite_note-112">[b 47]</a>)</figcaption></figure> L'<a href="/wiki/R%C3%A9gression_PLS" class="mw-redirect" title="Régression PLS">approche PLS</a><a href="#cite_note-113">[note 12]</a> est plus prédictive que descriptive, mais les liens avec certaines analyses que l'on vient de voir ont été clairement établis. L'algorithme d'<a href="/wiki/Herman_Wold" title="Herman Wold">Herman Wold</a>, nommé tout d'abord NILES (« Nonlinear Estimation by Iterative Least SquareS »), puis NIPALS (« Nonlinear Estimation by Iterative Partial Least SquareS ») a été conçu en premier lieu pour l'<a href="/wiki/Analyse_en_composantes_principales" title="Analyse en composantes principales">analyse en composantes principales</a><a href="#cite_note-114">[b 48]</a>,<a href="#cite_note-SVancolen-115">[i 52]</a>. En outre, PLS permet de retrouver l'analyse canonique à deux blocs de variables, l'analyse inter batteries de Tucker, l'analyse des redondances et l'analyse canonique généralisée au sens de Carroll<a href="#cite_note-MTenenhaus-116">[i 53]</a>. La pratique montre que l'algorithme PLS converge vers les premières valeurs propres dans le cas de l'analyse inter batteries de Tucker<a href="#cite_note-MTenenhaus237-117">[b 49]</a>, l'analyse canonique à deux blocs de variables et l'analyse des redondances<a href="#cite_note-MTenenhaus-116">[i 53]</a>. <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Régressions">Régressions</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=21" title="Modifier la section : Régressions" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=21" title="Modifier le code source de la section : Régressions">modifier le code</a>]</div> La <a href="/wiki/R%C3%A9gression_sur_composantes_principales" title="Régression sur composantes principales">régression sur composantes principales</a> (PCR) utilise l'ACP pour réduire le nombre de variables explicatives en les remplaçant par les composantes principales qui ont l'avantage de ne pas être corrélées. PLS et PCR sont souvent comparées l'une à l'autre dans la littérature. Déjà mentionné plus haut dans cet article, l'analyse canonique est équivalente à la <a href="/wiki/R%C3%A9gression_lin%C3%A9aire" title="Régression linéaire">régression linéaire</a> lorsqu'un des deux groupes se réduit à une seule variable<a href="#cite_note-JObadia-118">[i 54]</a>. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Logiciels">Logiciels</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=22" title="Modifier la section : Logiciels" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=22" title="Modifier le code source de la section : Logiciels">modifier le code</a>]</div> L'analyse des données moderne ne peut être dissociée de l'utilisation des ordinateurs ; de nombreux logiciels permettant d'utiliser les méthodes d'analyse des données vues dans cet article peuvent être cités. <a href="/wiki/SPSS" title="SPSS">SPSS</a>, <a href="/wiki/Statistica" title="Statistica">Statistica</a>, <a href="/wiki/BearingPoint" title="BearingPoint">HyperCube</a><a href="#cite_note-119">[4]</a>, <a href="/wiki/SAS_(langage)" title="SAS (langage)">SAS</a> et CORICO fournissent des modules complets d'analyse des données ; le logiciel <a href="/wiki/R_(langage_de_programmation_et_environnement_statistique)" class="mw-redirect" title="R (langage de programmation et environnement statistique)">R</a> aussi avec des bibliothèques comme FactoMineR, Ade4 ou MASS ; <a href="/w/index.php?title=Braincube&action=edit&redlink=1" class="new" title="Braincube (page inexistante)">Braincube</a><a href="#cite_note-120">[5]</a> est une solution de <a href="/wiki/Big_data" title="Big data">Big Data</a> et d'Edge Analytics pour les modes de fabrication en continu et discontinu. <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Notes_et_références">Notes et références</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=23" title="Modifier la section : Notes et références" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=23" title="Modifier le code source de la section : Notes et références">modifier le code</a>]</div> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Notes">Notes</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=24" title="Modifier la section : Notes" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=24" title="Modifier le code source de la section : Notes">modifier le code</a>]</div> <div class="references-small decimal" style=""><div class="mw-references-wrap mw-references-columns"><ol class="references"> <li id="cite_note-10"><a href="#cite_ref-10">↑</a> Les « loadings » peuvent être vus comme des coefficients de régression exprimant les variables en fonction des facteurs<a href="#cite_note-9">[1]</a>. </li> <li id="cite_note-13"><a href="#cite_ref-13">↑</a> Les « facteurs » dans le modèle du « Factor Analysis » considérés comme « variables latentes », préexistent aux mesures ; tandis que dans l'analyse en composantes principales, les « composantes » sont les variables, conséquences des mesures, permettant de réduire les dimensions. </li> <li id="cite_note-65"><a href="#cite_ref-65">↑</a> L'AFC peut aussi être vue comme une Analyse canonique particulière<a href="#cite_note-Saporta2006212-64">[b 27]</a>. </li> <li id="cite_note-66"><a href="#cite_ref-66">↑</a> Ceux-ci sont nommés tableaux des profils-lignes et des profils-colonnes. Si le tableau initial possède p lignes et q colonnes, et si <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle n_{ij}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle n_{ij}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/1fe0c890f9b1fa32445c5fabf93574fee42b30f7" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -1.005ex; width:2.872ex; height:2.343ex;" alt="{\displaystyle n_{ij}}"> est son élément générique, le tableau des profils-lignes a pour élément générique <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mo>.</mo> </mrow> </msub> </mfrac> </mrow> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/0e33ae4be4ee32d313ab442b0804dac53021441c" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -2.171ex; width:3.708ex; height:5.343ex;" alt="{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}}">, celui des profils-colonnes <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{.j}}}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mo>.</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mfrac> </mrow> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{.j}}}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/c6b4acf887db12e52c0c15f3b2270611cb873bc1" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -2.505ex; width:3.708ex; height:5.676ex;" alt="{\displaystyle {\frac {n_{ij}}{n_{.j}}}}">. Les profils-lignes forment un nuage de p points dans <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mstyle displaystyle="false" scriptlevel="1"> <msup> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi mathvariant="double-struck">R</mi> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>q</mi> </mrow> </msup> </mstyle> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/f7e9f59604b606c999f50de8838723b55ecb1434" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:1.965ex; height:1.843ex;" alt="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{q}}"> qu'on munit de la métrique <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle d_{\chi ^{2}}^{2}(i,i^{'})=\sum _{j=1}^{q}{\frac {n}{n_{.j}}}\left({\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}-{\frac {n_{i^{'}j}}{n_{i^{'}.}}}\right)^{2}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msubsup> <mi>d</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi>χ</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msubsup> <mo stretchy="false">(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <msup> <mi>i</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi></mi> <mo>′</mo> </msup> </mrow> </msup> <mo stretchy="false">)</mo> <mo>=</mo> <munderover> <mo>∑</mo> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>j</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>q</mi> </mrow> </munderover> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <mi>n</mi> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mo>.</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> </mfrac> </mrow> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mo>.</mo> </mrow> </msub> </mfrac> </mrow> <mo>−</mo> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi>i</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi></mi> <mo>′</mo> </msup> </mrow> </msup> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi>i</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <msup> <mi></mi> <mo>′</mo> </msup> </mrow> </msup> <mo>.</mo> </mrow> </msub> </mfrac> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mn>2</mn> </mrow> </msup> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle d_{\chi ^{2}}^{2}(i,i^{'})=\sum _{j=1}^{q}{\frac {n}{n_{.j}}}\left({\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}-{\frac {n_{i^{'}j}}{n_{i^{'}.}}}\right)^{2}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b4632340da378195fd952f75c23c463de20ef294" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -3.338ex; width:34.349ex; height:7.509ex;" alt="{\displaystyle d_{\chi ^{2}}^{2}(i,i^{'})=\sum _{j=1}^{q}{\frac {n}{n_{.j}}}\left({\frac {n_{ij}}{n_{i.}}}-{\frac {n_{i^{'}j}}{n_{i^{'}.}}}\right)^{2}}">. Une métrique équivalente est appliquée sur <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mstyle displaystyle="false" scriptlevel="1"> <msup> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi mathvariant="double-struck">R</mi> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>p</mi> </mrow> </msup> </mstyle> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/847d3a53525d4d3353822358d43b93d4893c1f48" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.338ex; width:2.022ex; height:1.843ex;" alt="{\displaystyle \scriptstyle \mathbb {R} ^{p}}"> sur les profils-colonnes </li> <li id="cite_note-69"><a href="#cite_ref-69">↑</a> Pour plus d'informations sur l'exemple ci-contre voir l'analyse de FG Carpentier de l'université de Brest FG Carpentier, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://geai.univ-brest.fr/~carpenti/2004-2005/PSRS83B-2.pdf"><cite style="font-style:normal;">Analyse Factorielle des correspondances</cite></a> » <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, sur geai.univ-brest.fr, <time>2004</time> (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-12" data-sort-value="2011-11-12">12 novembre 2011</time>). </li> <li id="cite_note-74"><a href="#cite_ref-74">↑</a> Pour appréhender l'apport spécifique de l'ACM, voir <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 227. </li> <li id="cite_note-77"><a href="#cite_ref-77">↑</a> L'inertie totale du nuage de points est égale à <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \left({\frac {1}{p}}\sum _{i=1}^{p}m_{i}\right)-1}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>p</mi> </mfrac> </mrow> <munderover> <mo>∑</mo> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>p</mi> </mrow> </munderover> <msub> <mi>m</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> <mo>−</mo> <mn>1</mn> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \left({\frac {1}{p}}\sum _{i=1}^{p}m_{i}\right)-1}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/b42102458070ed96056bb66ba6b97d1f1d589dd8" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -3.171ex; width:16.659ex; height:7.509ex;" alt="{\displaystyle \left({\frac {1}{p}}\sum _{i=1}^{p}m_{i}\right)-1}">, l'inertie de la variable <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle X_{i}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>X</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle X_{i}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/af4a0955af42beb5f85aa05fb8c07abedc13990d" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.724ex; height:2.509ex;" alt="{\displaystyle X_{i}}"> possédant <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle m_{i}}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <msub> <mi>m</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> </mrow> </msub> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle m_{i}}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/95ec8e804f69706d3f5ad235f4f983220c8df7c2" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -0.671ex; width:2.84ex; height:2.009ex;" alt="{\displaystyle m_{i}}"> modalités est donnée par <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle \left({\frac {m_{i}-1}{p}}\right)}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow> <mo>(</mo> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <mrow> <msub> <mi>m</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>i</mi> </mrow> </msub> <mo>−</mo> <mn>1</mn> </mrow> <mi>p</mi> </mfrac> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle \left({\frac {m_{i}-1}{p}}\right)}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/4d0acb0c0e587b4fcd173dc1c28303c03b72fca9" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -2.505ex; width:11.1ex; height:6.176ex;" alt="{\displaystyle \left({\frac {m_{i}-1}{p}}\right)}"> et l'inertie de la modalité j a pour formule <math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" alttext="{\displaystyle {\frac {1}{p}}\left(1-{\frac {n_{j}}{n}}\right)}"> <semantics> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mstyle displaystyle="true" scriptlevel="0"> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <mn>1</mn> <mi>p</mi> </mfrac> </mrow> <mrow> <mo>(</mo> <mrow> <mn>1</mn> <mo>−</mo> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mfrac> <msub> <mi>n</mi> <mrow class="MJX-TeXAtom-ORD"> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mi>n</mi> </mfrac> </mrow> </mrow> <mo>)</mo> </mrow> </mstyle> </mrow> <annotation encoding="application/x-tex">{\displaystyle {\frac {1}{p}}\left(1-{\frac {n_{j}}{n}}\right)}</annotation> </semantics> </math><img src="https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/924bcab697c31d382527ae71b60cf3662d85cced" class="mwe-math-fallback-image-inline mw-invert skin-invert" aria-hidden="true" style="vertical-align: -2.505ex; width:12.957ex; height:6.176ex;" alt="{\displaystyle {\frac {1}{p}}\left(1-{\frac {n_{j}}{n}}\right)}">. </li> <li id="cite_note-85"><a href="#cite_ref-85">↑</a> Deux livres comportent une description détaillée de l’AFM : <a href="#Escofier&Pagès">Escofier & Pagès 2008</a> et <a href="#Pagès_2013">Pagès 2013</a>. </li> <li id="cite_note-91"><a href="#cite_ref-91">↑</a> Voir ce document aussi pour une comparaison entre ACP et ACI. </li> <li id="cite_note-Koln-94">↑ <a href="#cite_ref-Koln_94-0">a</a> et <a href="#cite_ref-Koln_94-1">b</a> Voir les données sur le site Université de Koln, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.uni-koeln.de/themen/statistik/data/cluster/"><cite style="font-style:normal;">« Data Sets for Clustering Techniques »</cite></a> », sur uni-koeln.de (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-29" data-sort-value="2011-11-29">29 novembre 2011</time>). </li> <li id="cite_note-102"><a href="#cite_ref-102">↑</a> Voir « <a href="/wiki/Glossaire_du_data_mining#Statistique" class="mw-redirect" title="Glossaire du data mining">Glossaire du data mining</a> ». </li> <li id="cite_note-113"><a href="#cite_ref-113">↑</a> PLS signifie « Partial Least Squares » soit Moindres carrés partiels ou bien « Projection to Latent Structure » soit Projection sur la Structure Latent selon les cas. </li> </ol></div> </div> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Références">Références</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=25" title="Modifier la section : Références" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=25" title="Modifier le code source de la section : Références">modifier le code</a>]</div> <div class="references-small decimal" style=""><div class="mw-references-wrap"><ol class="references"> <li id="cite_note-9"><a href="#cite_ref-9">↑</a> Elizabeth Garrett-Mayer, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://ocw.jhsph.edu/courses/statisticspsychosocialresearch/pdfs/lecture8.pdf"><cite style="font-style:normal;">Statistics in Psychosocial Research : Lecture 8 : Factor Analysis I</cite></a> », sur ocw.jhsph.edu, <time>2006</time> (consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-29" data-sort-value="2012-01-29">29 janvier 2012</time>). </li> <li id="cite_note-34"><a href="#cite_ref-34">↑</a> Etienne Brunet, Le Vocabulaire français de 1789 à nos jours, 3 tomes, 1824 p., Genève-Paris, Slatkine-Champion, 1981 (préface de P. Imbs, membre de l’Institut) (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2-05-100361-0" title="Spécial:Ouvrages de référence/2-05-100361-0">2-05-100361-0</a>). Le Vocabulaire de Proust, avec l’Index complet et synoptique de À la recherche du temps perdu, 3 vol., 1918 p., Genève-Paris, Slatkine-Champion, 1983 (préface de J.Y. Tadié). (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2051004749" title="Spécial:Ouvrages de référence/2051004749">2051004749</a>) (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/9782051004749" title="Spécial:Ouvrages de référence/9782051004749">9782051004749</a>). Le Vocabulaire de Zola, suivi de l’Index complet et synoptique des Rougon-Macquart, 3 tomes, 472 p., 646 p., 357 p. et 5500 pages sur microfiches normalisées, Genève-Paris, Slatkine-Champion, 1985 (préface de H. Mitterand) (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2-05-100670-9" title="Spécial:Ouvrages de référence/2-05-100670-9">2-05-100670-9</a>). Le vocabulaire de Victor Hugo, vol.1, 484 p., vol.2, 637 p., vol.3, 556 p., + 27 microfiches normalisées contenant l’Index synoptique des œuvres de Hugo (6878 p.), Genève-Paris, Slatkine-Champion, 1988. (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2051010048" title="Spécial:Ouvrages de référence/2051010048">2051010048</a>) (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/9782051010047" title="Spécial:Ouvrages de référence/9782051010047">9782051010047</a>) </li> <li id="cite_note-39"><a href="#cite_ref-39">↑</a> Kathleen Desveaud et Jean Mallol, « <cite style="font-style:normal">Les 5 analyses de données incontournables pour la prise de décision en Marketing</cite> », Management & Datascience, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 3, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 3,‎ <time class="nowrap" datetime="2019-09-22" data-sort-value="2019-09-22">22 septembre 2019</time> (<a href="/wiki/International_Standard_Serial_Number" title="International Standard Serial Number">ISSN</a> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://portal.issn.org/resource/issn/2555-7017">2555-7017</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://management-datascience.org/articles/269/">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2021-11-04" data-sort-value="2021-11-04">4 novembre 2021</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Les+5+analyses+de+donn%C3%A9es+incontournables+pour+la+prise+de+d%C3%A9cision+en+Marketing&rft.jtitle=Management+%26+Datascience&rft.issue=3&rft.aulast=Desveaud&rft.aufirst=Kathleen&rft.au=Mallol%2C+Jean&rft.date=2019-09-22&rft.volume=3&rft.issn=2555-7017&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-119"><a href="#cite_ref-119">↑</a> « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.bearingpoint.com/fr-fr/7-5295/"><cite style="font-style:normal;">Publications</cite></a> », sur bearingpoint.com (consulté le <time class="nowrap" datetime="2020-08-31" data-sort-value="2020-08-31">31 août 2020</time>). </li> <li id="cite_note-120"><a href="#cite_ref-120">↑</a> « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.ipleanware.com"><cite style="font-style:normal;">Braincube Cloud Solution</cite></a> », sur www.ipleanware.com </li> </ol></div> </div> <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Ouvrages_spécialisés">Ouvrages spécialisés</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=26" title="Modifier la section : Ouvrages spécialisés" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=26" title="Modifier le code source de la section : Ouvrages spécialisés">modifier le code</a>]</div> <div class="references-small decimal" style="column-width:24em; column-count:3;"><ol class="references"> <li id="cite_note-FHussoniii-1"><a href="#cite_ref-FHussoniii_1-0">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> iii </li> <li id="cite_note-Saporta190-3"><a href="#cite_ref-Saporta190_3-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 190 </li> <li id="cite_note-4"><a href="#cite_ref-4">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 38 </li> <li id="cite_note-5"><a href="#cite_ref-5">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 418-419 </li> <li id="cite_note-6"><a href="#cite_ref-6">↑</a> <a href="#Tenenhaus1998">Tenenhaus 1998</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 23 </li> <li id="cite_note-7"><a href="#cite_ref-7">↑</a> <a href="#Tenenhaus1998">Tenenhaus 1998</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 35 </li> <li id="cite_note-8"><a href="#cite_ref-8">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 131 </li> <li id="cite_note-16"><a href="#cite_ref-16">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 91 et suiv. (Tome I) </li> <li id="cite_note-17"><a href="#cite_ref-17">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 63 et suiv. (Tome I) </li> <li id="cite_note-husson155-25">↑ <a href="#cite_ref-husson155_25-0">a</a> <a href="#cite_ref-husson155_25-1">b</a> et <a href="#cite_ref-husson155_25-2">c</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 155 </li> <li id="cite_note-JPB2339-26"><a href="#cite_ref-JPB2339_26-0">↑</a> <a href="#JPB2">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 339 (Tome II) </li> <li id="cite_note-27"><a href="#cite_ref-27">↑</a> <a href="#JPB2">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 372(Tome II) </li> <li id="cite_note-lebaron-29"><a href="#cite_ref-lebaron_29-0">↑</a> Frédéric Lebaron, <cite class="italique">La Croyance économique</cite>, <a href="/wiki/Le_Seuil" class="mw-redirect" title="Le Seuil">Le Seuil</a>, <abbr class="abbr" title="collection">coll.</abbr> « Liber », <time class="nowrap" datetime="2000-06-05" data-sort-value="2000-06-05">5 juin 2000</time>, <abbr class="abbr" title="première">1re</abbr> <abbr class="abbr" title="édition">éd.</abbr>, 260 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-02-041171-4" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-02-041171-4">978-2-02-041171-4</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=La+Croyance+%C3%A9conomique&rft.pub=Le+Seuil&rft.edition=1&rft.aulast=Lebaron&rft.aufirst=Fr%C3%A9d%C3%A9ric&rft.date=2000-06-05&rft.tpages=260&rft.isbn=978-2-02-041171-4&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-33"><a href="#cite_ref-33">↑</a> <a href="#JPB2">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 329 (Tome II) </li> <li id="cite_note-37"><a href="#cite_ref-37">↑</a> <a href="#JPB2">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 467 (Tome II) </li> <li id="cite_note-38"><a href="#cite_ref-38">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 485 (Tome I) </li> <li id="cite_note-40"><a href="#cite_ref-40">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 58 </li> <li id="cite_note-42"><a href="#cite_ref-42">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 110 </li> <li id="cite_note-43"><a href="#cite_ref-43">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 29 (Tome I) </li> <li id="cite_note-44"><a href="#cite_ref-44">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 31 (Tome I) </li> <li id="cite_note-45"><a href="#cite_ref-45">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 37 (Tome I) </li> <li id="cite_note-49"><a href="#cite_ref-49">↑</a> <a href="#JPB1">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 55 (Tome I) </li> <li id="cite_note-54"><a href="#cite_ref-54">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 6 </li> <li id="cite_note-Saporta162-60"><a href="#cite_ref-Saporta162_60-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 162 </li> <li id="cite_note-Saporta178-61"><a href="#cite_ref-Saporta178_61-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 178 </li> <li id="cite_note-62"><a href="#cite_ref-62">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 93 </li> <li id="cite_note-Saporta2006212-64"><a href="#cite_ref-Saporta2006212_64-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 212. </li> <li id="cite_note-Saporta201204-67"><a href="#cite_ref-Saporta201204_67-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 201-204 </li> <li id="cite_note-68"><a href="#cite_ref-68">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 70 </li> <li id="cite_note-71"><a href="#cite_ref-71">↑</a> <a href="#JPB2">Benzécri 1976</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 47 (Tome II) </li> <li id="cite_note-72"><a href="#cite_ref-72">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 81-83 </li> <li id="cite_note-73"><a href="#cite_ref-73">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 187 </li> <li id="cite_note-Saporta220-75"><a href="#cite_ref-Saporta220_75-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 220 </li> <li id="cite_note-76"><a href="#cite_ref-76">↑</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 140-141 </li> <li id="cite_note-80"><a href="#cite_ref-80">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 37 </li> <li id="cite_note-Saporta189-81">↑ <a href="#cite_ref-Saporta189_81-0">a</a> et <a href="#cite_ref-Saporta189_81-1">b</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 189-190 </li> <li id="cite_note-Husson172-92">↑ <a href="#cite_ref-Husson172_92-0">a</a> et <a href="#cite_ref-Husson172_92-1">b</a> <a href="#Husson1">Husson 2009</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 172 </li> <li id="cite_note-Saporta250-96"><a href="#cite_ref-Saporta250_96-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 250-251 </li> <li id="cite_note-Saporta243-97"><a href="#cite_ref-Saporta243_97-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 243 </li> <li id="cite_note-tuff240-101"><a href="#cite_ref-tuff240_101-0">↑</a> <a href="#Tufféry2010">Tufféry 2010</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 240 </li> <li id="cite_note-Saporta258-104"><a href="#cite_ref-Saporta258_104-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 258 </li> <li id="cite_note-Saporta256-105"><a href="#cite_ref-Saporta256_105-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 256 </li> <li id="cite_note-106"><a href="#cite_ref-106">↑</a> <a href="#LEB">Lebart 2008</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 329 </li> <li id="cite_note-tuff329-107"><a href="#cite_ref-tuff329_107-0">↑</a> <a href="#Tufféry2010">Tufféry 2010</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 329 </li> <li id="cite_note-tuff342-108"><a href="#cite_ref-tuff342_108-0">↑</a> <a href="#Tufféry2010">Tufféry 2010</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 342 </li> <li id="cite_note-Saporta444-110"><a href="#cite_ref-Saporta444_110-0">↑</a> <a href="#Saporta2006">Saporta 2006</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 444 </li> <li id="cite_note-112"><a href="#cite_ref-112">↑</a> <a href="#Tenenhaus1998">Tenenhaus 1998</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 243 </li> <li id="cite_note-114"><a href="#cite_ref-114">↑</a> <a href="#Tenenhaus1998">Tenenhaus 1998</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 61 </li> <li id="cite_note-MTenenhaus237-117"><a href="#cite_ref-MTenenhaus237_117-0">↑</a> <a href="#Tenenhaus1998">Tenenhaus 1998</a>, <abbr class="abbr" title="page(s)">p.</abbr> 237 et suiv. </li> </ol> </div> <div class="mw-heading mw-heading4"><h4 id="Articles_publiés_sur_internet">Articles publiés sur internet</h4>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=27" title="Modifier la section : Articles publiés sur internet" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=27" title="Modifier le code source de la section : Articles publiés sur internet">modifier le code</a>]</div> <div class="references-small decimal" style="column-width:36em; column-count:2;"><ol class="references"> <li id="cite_note-JPBHist5-2">↑ <a href="#cite_ref-JPBHist5_2-0">a</a> <a href="#cite_ref-JPBHist5_2-1">b</a> et <a href="#cite_ref-JPBHist5_2-2">c</a> Jean-Paul Benzécri, « <cite style="font-style:normal">Histoire et Préhistoire de l'Analyse des données : Partie 5</cite> », Les Cahiers de l'analyse des données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 2, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 1,‎ <time>1977</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 9-40 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1977__2_1/CAD_1977__2_1_9_0/CAD_1977__2_1_9_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-30" data-sort-value="2012-01-30">30 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Histoire+et+Pr%C3%A9histoire+de+l%27Analyse+des+donn%C3%A9es+%3A+Partie+5&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27analyse+des+donn%C3%A9es&rft.issue=1&rft.aulast=Benz%C3%A9cri&rft.aufirst=Jean-Paul&rft.date=1977&rft.volume=2&rft.pages=9-40&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1977__2_1%2FCAD_1977__2_1_9_0%2FCAD_1977__2_1_9_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-Zainol-11"><a href="#cite_ref-Zainol_11-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> N. Zainol, J. Salihon et R. Abdul-Rahman, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Biogas Production from Waste using Biofilm Reactor: Factor Analysis in Two Stages System</cite> », World Academy of Science, Engineering and Technology, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 54, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time>2009</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 30-34 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.waset.org/journals/waset/v54/v54-6.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-02-02" data-sort-value="2012-02-02">2 février 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Biogas+Production+from+Waste+using+Biofilm+Reactor%3A+Factor+Analysis+in+Two+Stages+System&rft.jtitle=World+Academy+of+Science%2C+Engineering+and+Technology&rft.issue=2&rft.aulast=Zainol&rft.aufirst=N.&rft.au=Salihon%2C+J.&rft.au=Abdul-Rahman%2C+R.&rft.date=2009&rft.volume=54&rft.pages=30-34&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.waset.org%2Fjournals%2Fwaset%2Fv54%2Fv54-6.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-Nadimi-12"><a href="#cite_ref-Nadimi_12-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Reza Nadimi et Fariborz Jolai, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Joint Use of Factor Analysis (FA) and Data Envelopment Analysis (DEA) for Ranking of Data Envelopment Analysis</cite> », International Journal of Mathematical, Physical and Engineering Sciences, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 2, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>2008</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 218-222 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.akademik.unsri.ac.id/download/journal/files/waset/v2-4-39-14.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-02-02" data-sort-value="2012-02-02">2 février 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Joint+Use+of+Factor+Analysis+%28FA%29+and+Data+Envelopment+Analysis+%28DEA%29+for+Ranking+of+Data+Envelopment+Analysis&rft.jtitle=International+Journal+of+Mathematical%2C+Physical+and+Engineering+Sciences&rft.issue=4&rft.aulast=Nadimi&rft.aufirst=Reza&rft.au=Jolai%2C+Fariborz&rft.date=2008&rft.volume=2&rft.pages=218-222&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.akademik.unsri.ac.id%2Fdownload%2Fjournal%2Ffiles%2Fwaset%2Fv2-4-39-14.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-CHLehalle-14">↑ <a href="#cite_ref-CHLehalle_14-0">a</a> et <a href="#cite_ref-CHLehalle_14-1">b</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Noboru Ohsumi et Charles-Albert Lehalle, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://lehalle.blogspot.com/2006/04/benzecri-tukey-and-hayashi-maths.html"><cite style="font-style:normal;" lang="en">Benzecri, Tukey and Hayashi (maths)</cite></a> », sur lehalle.blogspot.com, <time>2006</time> (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-06" data-sort-value="2011-11-06">6 novembre 2011</time>) </li> <li id="cite_note-AFalguerolles-15"><a href="#cite_ref-AFalguerolles_15-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Antoine de Falguerolles, « <cite style="font-style:normal" lang="en">L'analyse des données : before and around</cite> », Journal Electronique d'Histoire des Probabilités et de la Statistique, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 4, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time class="nowrap" datetime="2008-12" data-sort-value="2008-12">décembre 2008</time> (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.jehps.net/Decembre2008/Falguerolles.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27analyse+des+donn%C3%A9es+%3A+before+and+around&rft.jtitle=Journal+Electronique+d%27Histoire+des+Probabilit%C3%A9s+et+de+la+Statistique&rft.issue=2&rft.aulast=de+Falguerolles&rft.aufirst=Antoine&rft.date=2008-12&rft.volume=4&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.jehps.net%2FDecembre2008%2FFalguerolles.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-BenzécriHist2-18"><a href="#cite_ref-BenzécriHist2_18-0">↑</a> Jean-Paul Benzécri, « <cite style="font-style:normal">Histoire et Préhistoire de l'Analyse des données : Partie 2</cite> », Les Cahiers de l'analyse des données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 1, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time>1976</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 101-120 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1976__1_2/CAD_1976__1_2_101_0/CAD_1976__1_2_101_0.pdf">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-22" data-sort-value="2012-01-22">22 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Histoire+et+Pr%C3%A9histoire+de+l%27Analyse+des+donn%C3%A9es+%3A+Partie+2&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27analyse+des+donn%C3%A9es&rft.issue=2&rft.aulast=Benz%C3%A9cri&rft.aufirst=Jean-Paul&rft.date=1976&rft.volume=1&rft.pages=101-120&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1976__1_2%2FCAD_1976__1_2_101_0%2FCAD_1976__1_2_101_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-LLebart-19">↑ <a href="#cite_ref-LLebart_19-0">a</a> <a href="#cite_ref-LLebart_19-1">b</a> <a href="#cite_ref-LLebart_19-2">c</a> et <a href="#cite_ref-LLebart_19-3">d</a> Ludovic Lebart, « <cite style="font-style:normal">L'analyse des données des origines à 1980 : quelques éléments</cite> », Journal Electronique d'Histoire des Probabilités et de la Statistique, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 4, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time class="nowrap" datetime="2008-12" data-sort-value="2008-12">décembre 2008</time> (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.jehps.net/Decembre2008/Lebart.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-06" data-sort-value="2012-01-06">6 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27analyse+des+donn%C3%A9es+des+origines+%C3%A0+1980+%3A+quelques+%C3%A9l%C3%A9ments&rft.jtitle=Journal+Electronique+d%27Histoire+des+Probabilit%C3%A9s+et+de+la+Statistique&rft.issue=2&rft.aulast=Lebart&rft.aufirst=Ludovic&rft.date=2008-12&rft.volume=4&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.jehps.net%2FDecembre2008%2FLebart.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-GSaporta1-20"><a href="#cite_ref-GSaporta1_20-0">↑</a> Gilbert Saporta, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://cedric.cnam.fr/~saporta/MSH75.pdf"><cite style="font-style:normal;">Données supplémentaires sur l'analyse des données</cite></a> » <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, sur cedric.cnam.fr, <time>1975</time> (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-06" data-sort-value="2011-11-06">6 novembre 2011</time>) </li> <li id="cite_note-JPBHist4-21">↑ <a href="#cite_ref-JPBHist4_21-0">a</a> <a href="#cite_ref-JPBHist4_21-1">b</a> et <a href="#cite_ref-JPBHist4_21-2">c</a> Jean-Paul Benzécri, « <cite style="font-style:normal">Histoire et Préhistoire de l'Analyse des données : Partie 4</cite> », Les Cahiers de l'analyse des données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 1, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>1976</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 343-366 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1976__1_4/CAD_1976__1_4_343_0/CAD_1976__1_4_343_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-22" data-sort-value="2012-01-22">22 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Histoire+et+Pr%C3%A9histoire+de+l%27Analyse+des+donn%C3%A9es+%3A+Partie+4&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27analyse+des+donn%C3%A9es&rft.issue=4&rft.aulast=Benz%C3%A9cri&rft.aufirst=Jean-Paul&rft.date=1976&rft.volume=1&rft.pages=343-366&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1976__1_4%2FCAD_1976__1_4_343_0%2FCAD_1976__1_4_343_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-22"><a href="#cite_ref-22">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Louis Léon Thurstone, <cite class="italique" lang="en">Multiple factor analysis. Psychological Review, 38</cite>, <time>1931</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 406–427<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Multiple+factor+analysis.+Psychological+Review%2C+38&rft.aulast=Thurstone&rft.aufirst=Louis+L%C3%A9on&rft.date=1931&rft.pages=406%E2%80%93427&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-SNishisato-23"><a href="#cite_ref-SNishisato_23-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Shizuhiko Nishisato, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Elements of Dual Scaling : An Introduction to Practical Data Analysis</cite> », Applied Psychological Measurement, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 18, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time class="nowrap" datetime="1994-12" data-sort-value="1994-12">décembre 1994</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 379-382 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://apm.sagepub.com/content/18/4/379.full.pdf+html?frame=header">présentation en ligne</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="http://takane.brinkster.net/yoshio/b008.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Elements+of+Dual+Scaling+%3A+An+Introduction+to+Practical+Data+Analysis&rft.jtitle=Applied+Psychological+Measurement&rft.issue=4&rft.aulast=Nishisato&rft.aufirst=Shizuhiko&rft.date=1994-12&rft.volume=18&rft.pages=379-382&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-GMichailidis-24"><a href="#cite_ref-GMichailidis_24-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> George Michailidis et Jan de Leeuw, « <cite style="font-style:normal" lang="en">The Gifi System of Descriptive Multivariate Analysis</cite> », Statistical Science, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 4, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 13,‎ <time>1998</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 307-336 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://projecteuclid.org/DPubS/Repository/1.0/Disseminate?view=body&id=pdf_1&handle=euclid.ss/1028905828">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-06" data-sort-value="2012-01-06">6 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=The+Gifi+System+of+Descriptive+Multivariate+Analysis&rft.jtitle=Statistical+Science&rft.issue=13&rft.aulast=Michailidis&rft.aufirst=George&rft.au=de+Leeuw%2C+Jan&rft.date=1998&rft.volume=4&rft.pages=307-336&rft_id=http%3A%2F%2Fprojecteuclid.org%2FDPubS%2FRepository%2F1.0%2FDisseminate%3Fview%3Dbody%26id%3Dpdf_1%26handle%3Deuclid.ss%2F1028905828&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-28"><a href="#cite_ref-28">↑</a> <a href="/wiki/Christian_Baudelot" title="Christian Baudelot">Christian Baudelot</a> et Michel Gollac, « <cite style="font-style:normal">Faut-il travailler pour être heureux ?</cite> », Insee Première, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 560,‎ <time class="nowrap" datetime="1997-12" data-sort-value="1997-12">décembre 1997</time> (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.insee.fr/FR/FFC/DOCS_FFC/ip560.pdf">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Faut-il+travailler+pour+%C3%AAtre+heureux+%3F&rft.jtitle=Insee+Premi%C3%A8re&rft.issue=560&rft.aulast=Baudelot&rft.aufirst=Christian&rft.au=Gollac%2C+Michel&rft.date=1997-12&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.insee.fr%2FFR%2FFFC%2FDOCS_FFC%2Fip560.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-30"><a href="#cite_ref-30">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Johs Hjellbrekke, Brigitte Le Roux, Olav Korsnes, Frédéric Lebaron, Henry Rouanet et Lennart Rosenlund, « <cite style="font-style:normal" lang="en">The Norwegian Field of Power Anno 2000</cite> », European Societies, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 9, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time>2007</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 245-273 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.u-picardie.fr/labo/curapp/IMG/pdf/776186142_content.pdf">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=The+Norwegian+Field+of+Power+Anno+2000&rft.jtitle=European+Societies&rft.issue=2&rft.aulast=Hjellbrekke&rft.aufirst=Johs&rft.au=Le+Roux%2C+Brigitte&rft.au=Korsnes%2C+Olav&rft.au=Lebaron%2C+Fr%C3%A9d%C3%A9ric&rft.au=Rouanet%2C+Henry&rft.au=Rosenlund%2C+Lennart&rft.date=2007&rft.volume=9&rft.pages=245-273&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.u-picardie.fr%2Flabo%2Fcurapp%2FIMG%2Fpdf%2F776186142_content.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-31"><a href="#cite_ref-31">↑</a> François Denord, Paul Lagneau-Ymonet et Sylvain Thine, « <cite style="font-style:normal">Le champ du pouvoir en France</cite> », <a href="/wiki/Actes_de_la_recherche_en_sciences_sociales" title="Actes de la recherche en sciences sociales">Actes de la recherche en sciences sociales</a>, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 190,‎ <time>2011</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 24-57 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.cairn.info/revue-actes-de-la-recherche-en-sciences-sociales-2011-5-page-24.htm">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-30" data-sort-value="2012-01-30">30 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Le+champ+du+pouvoir+en+France&rft.jtitle=Actes+de+la+recherche+en+sciences+sociales&rft.issue=190&rft.aulast=Denord&rft.aufirst=Fran%C3%A7ois&rft.au=Lagneau-Ymonet%2C+Paul&rft.au=Thine%2C+Sylvain&rft.date=2011&rft.pages=24-57&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cairn.info%2Frevue-actes-de-la-recherche-en-sciences-sociales-2011-5-page-24.htm&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-duval-32"><a href="#cite_ref-duval_32-0">↑</a> Julien Duval, « <cite style="font-style:normal">L'art du réalisme</cite> », <a href="/wiki/Actes_de_la_recherche_en_sciences_sociales" title="Actes de la recherche en sciences sociales">Actes de la recherche en sciences sociales</a>, <abbr class="abbr" title="numéros">nos</abbr> 161-162,‎ <time>2006</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 96-195 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.cairn.info/revue-actes-de-la-recherche-en-sciences-sociales-2006-1-page-96.htm">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-21" data-sort-value="2012-01-21">21 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27art+du+r%C3%A9alisme&rft.jtitle=Actes+de+la+recherche+en+sciences+sociales&rft.issue=161-162&rft.aulast=Duval&rft.aufirst=Julien&rft.date=2006&rft.pages=96-195&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.cairn.info%2Frevue-actes-de-la-recherche-en-sciences-sociales-2006-1-page-96.htm&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-35"><a href="#cite_ref-35">↑</a> E. Boukherissa, « <cite style="font-style:normal">Contribution à l'étude de la structure des pièces de théâtre : Analyse de la matrice de présence des personnages sur la scène</cite> », Les Cahiers de l'Analyse des données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 20, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time>1995</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 153-168 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1995__20_2/CAD_1995__20_2_153_0/CAD_1995__20_2_153_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Contribution+%C3%A0+l%27%C3%A9tude+de+la+structure+des+pi%C3%A8ces+de+th%C3%A9%C3%A2tre+%3A+Analyse+de+la+matrice+de+pr%C3%A9sence+des+personnages+sur+la+sc%C3%A8ne&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27Analyse+des+donn%C3%A9es&rft.issue=2&rft.aulast=Boukherissa&rft.aufirst=E.&rft.date=1995&rft.volume=20&rft.pages=153-168&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1995__20_2%2FCAD_1995__20_2_153_0%2FCAD_1995__20_2_153_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-36"><a href="#cite_ref-36">↑</a> C. Desroussilles, « <cite style="font-style:normal">Taille et structure des entreprises étudiées d'après leurs bilans</cite> », Les Cahiers de l'Analyse des données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 5, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 1,‎ <time>1980</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 45-63 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1980__5_1/CAD_1980__5_1_45_0/CAD_1980__5_1_45_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-23" data-sort-value="2012-01-23">23 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Taille+et+structure+des+entreprises+%C3%A9tudi%C3%A9es+d%27apr%C3%A8s+leurs+bilans&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27Analyse+des+donn%C3%A9es&rft.issue=1&rft.aulast=Desroussilles&rft.aufirst=C.&rft.date=1980&rft.volume=5&rft.pages=45-63&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1980__5_1%2FCAD_1980__5_1_45_0%2FCAD_1980__5_1_45_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-KKim-41"><a href="#cite_ref-KKim_41-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Zhang Yan et Yu Bin, « <cite style="font-style:normal" lang="en">Non-negative Principal Component Analysis for Face Recognition</cite> », World Academy of Science, Engineering and Technology, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 48,‎ <time class="nowrap" datetime="2010-12" data-sort-value="2010-12">décembre 2010</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 577-581 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.waset.org/journals/waset/v75/v75-191.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Non-negative+Principal+Component+Analysis+for+Face+Recognition&rft.jtitle=World+Academy+of+Science%2C+Engineering+and+Technology&rft.aulast=Yan&rft.aufirst=Zhang&rft.au=Bin%2C+Yu&rft.date=2010-12&rft.volume=48&rft.pages=577-581&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.waset.org%2Fjournals%2Fwaset%2Fv75%2Fv75-191.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-LBellanger-46"><a href="#cite_ref-LBellanger_46-0">↑</a> L. Bellanger, D. Baize et R. Tomassone, « <cite style="font-style:normal">L'Analyse des corrélations canoniques appliquées à des données environnementales</cite> », Revue de Statistique Appliquée, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> LIV, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>2006</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 7-40 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/RSA/RSA_2006__54_4/RSA_2006__54_4_7_0/RSA_2006__54_4_7_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-24" data-sort-value="2012-01-24">24 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27Analyse+des+corr%C3%A9lations+canoniques+appliqu%C3%A9es+%C3%A0+des+donn%C3%A9es+environnementales&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=4&rft.aulast=Bellanger&rft.aufirst=L.&rft.au=Baize%2C+D.&rft.au=Tomassone%2C+R.&rft.date=2006&rft.volume=LIV&rft.pages=7-40&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FRSA%2FRSA_2006__54_4%2FRSA_2006__54_4_7_0%2FRSA_2006__54_4_7_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-FBertrand-47"><a href="#cite_ref-FBertrand_47-0">↑</a> F. Bertrand, M. Maumy, L. Fussler, N. Kobes, S. Savary et J. Grossman, « <cite style="font-style:normal">Etude statistique des données collectées par l'Observatoire des maladies du Bois de la Vigne</cite> », Journal de la Société Française de Statistique, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 149, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>2008</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 73-106 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/JSFS/JSFS_2008__149_4/JSFS_2008__149_4_73_0/JSFS_2008__149_4_73_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-24" data-sort-value="2012-01-24">24 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Etude+statistique+des+donn%C3%A9es+collect%C3%A9es+par+l%27Observatoire+des+maladies+du+Bois+de+la+Vigne&rft.jtitle=Journal+de+la+Soci%C3%A9t%C3%A9+Fran%C3%A7aise+de+Statistique&rft.issue=4&rft.aulast=Bertrand&rft.aufirst=F.&rft.au=Maumy%2C+M.&rft.au=Fussler%2C+L.&rft.au=Kobes%2C+N.&rft.au=Savary%2C+S.&rft.au=Grossman%2C+J.&rft.date=2008&rft.volume=149&rft.pages=73-106&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FJSFS%2FJSFS_2008__149_4%2FJSFS_2008__149_4_73_0%2FJSFS_2008__149_4_73_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-HSeiffolahi-48"><a href="#cite_ref-HSeiffolahi_48-0">↑</a> H. Seiffolahi, « <cite style="font-style:normal">Caractéristiques des sujets pratiquant divers sports dans la région parisienne</cite> », Les Cahiers de l'Analyse des Données, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 6, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>1981</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 493-497 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/CAD/CAD_1981__6_4/CAD_1981__6_4_493_0/CAD_1981__6_4_493_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-25" data-sort-value="2012-01-25">25 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Caract%C3%A9ristiques+des+sujets+pratiquant+divers+sports+dans+la+r%C3%A9gion+parisienne&rft.jtitle=Les+Cahiers+de+l%27Analyse+des+Donn%C3%A9es&rft.issue=4&rft.aulast=Seiffolahi&rft.aufirst=H.&rft.date=1981&rft.volume=6&rft.pages=493-497&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FCAD%2FCAD_1981__6_4%2FCAD_1981__6_4_493_0%2FCAD_1981__6_4_493_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-RLaporte-50"><a href="#cite_ref-RLaporte_50-0">↑</a> Renaud Laporte, « <cite style="font-style:normal">Pratiques Sportives et Sociabilité</cite> », Mathematics and Social Sciences, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 43, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 170,‎ <time>2005</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 79-94 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://msh.revues.org/2967?file=1">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-07" data-sort-value="2012-01-07">7 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Pratiques+Sportives+et+Sociabilit%C3%A9&rft.jtitle=Mathematics+and+Social+Sciences&rft.issue=170&rft.aulast=Laporte&rft.aufirst=Renaud&rft.date=2005&rft.volume=43&rft.pages=79-94&rft_id=http%3A%2F%2Fmsh.revues.org%2F2967%3Ffile%3D1&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-ABDufour-51"><a href="#cite_ref-ABDufour_51-0">↑</a> Anne-Béatrice Dufour, Jacques Pontier et Annie Rouard, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://pbil.univ-lyon1.fr/R/articles/abd02.pdf"><cite style="font-style:normal;">Morphologie et Performance chez les Sportifs de Haut Niveau: Cas du 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id="cite_note-ACharpentier2-53"><a href="#cite_ref-ACharpentier2_53-0">↑</a> Arthur Charpentier et Michel Denuit, <cite class="italique">Mathématiques de l'Assurance Non Vie</cite>, <abbr class="abbr" title="tome">t.</abbr> II, <a href="/wiki/Economica" class="mw-redirect" title="Economica">Economica</a>, <time>2005</time>, 596 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7178-4860-1" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7178-4860-1">978-2-7178-4860-1</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Math%C3%A9matiques+de+l%27Assurance+Non+Vie&rft.pub=Economica&rft.aulast=Charpentier&rft.aufirst=Arthur&rft.au=Denuit%2C+Michel&rft.date=2005&rft.tpages=596&rft.isbn=978-2-7178-4860-1&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-DDesbois2-55"><a href="#cite_ref-DDesbois2_55-0">↑</a> Dominique Desbois, « <cite style="font-style:normal">La place de l’a priori dans l’analyse des données économiques ou le programme fort des méthodes inductives au service de l’hétérodoxie</cite> », Modulad, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 32,‎ <time>2008</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 176-181 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.modulad.fr/archives/numero-39/Notule-Desbois-39/Notule-39-DESBOIS-Analyse.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-21" data-sort-value="2012-01-21">21 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=La+place+de+l%E2%80%99a+priori+dans+l%E2%80%99analyse+des+donn%C3%A9es+%C3%A9conomiques+ou+le+programme+fort+des+m%C3%A9thodes+inductives+au+service+de+l%E2%80%99h%C3%A9t%C3%A9rodoxie&rft.jtitle=Modulad&rft.issue=32&rft.aulast=Desbois&rft.aufirst=Dominique&rft.date=2008&rft.pages=176-181&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.modulad.fr%2Farchives%2Fnumero-39%2FNotule-Desbois-39%2FNotule-39-DESBOIS-Analyse.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-FGCarpACP-56">↑ <a href="#cite_ref-FGCarpACP_56-0">a</a> et <a href="#cite_ref-FGCarpACP_56-1">b</a> FG Carpentier, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://geai.univ-brest.fr/~carpenti/2006-2007/Documents-R/ACP-avec-R.html"><cite style="font-style:normal;">Analyse en composantes principales avec R</cite></a> », sur geai.univ-brest.fr, <time>2006</time> (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-19" data-sort-value="2011-11-19">19 novembre 2011</time>) </li> <li id="cite_note-CDuby-57">↑ <a href="#cite_ref-CDuby_57-0">a</a> et <a href="#cite_ref-CDuby_57-1">b</a> C. Duby et S. 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title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Review+of+the+Development+of+Multidimensional+Scaling+Methods&rft.jtitle=Statistician&rft.issue=1&rft.aulast=Mead&rft.aufirst=A.&rft.date=1992&rft.volume=41&rft.pages=27-39&rft_id=http%3A%2F%2Fisds.bus.lsu.edu%2Fchun%2Fteach%2F7025%2F7025-reading%2Fmds.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-DDesbois-84"><a href="#cite_ref-DDesbois_84-0">↑</a> Dominique Desbois, « <cite style="font-style:normal">Une introduction au positionnement multidimensionnel.</cite> », Modulad, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 32,‎ <time>2005</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 1-28 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.modulad.fr/archives/numero-32/desbois-32/desbois-32.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-20" data-sort-value="2012-01-20">20 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Une+introduction+au+positionnement+multidimensionnel.&rft.jtitle=Modulad&rft.aulast=Desbois&rft.aufirst=Dominique&rft.date=2005&rft.volume=32&rft.pages=1-28&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.modulad.fr%2Farchives%2Fnumero-32%2Fdesbois-32%2Fdesbois-32.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-LDien-86"><a href="#cite_ref-LDien_86-0">↑</a> Sébastien le Dien et Jérôme Pagès, « <cite style="font-style:normal">Analyse Factorielle Multiple Hiérarchique</cite> », Revue de Statistique Appliquée, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 51, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 2,‎ <time>2003</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 47-73 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/RSA/RSA_1986__34_3/RSA_1986__34_3_65_0/RSA_1986__34_3_65_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-08" data-sort-value="2012-01-08">8 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Analyse+Factorielle+Multiple+Hi%C3%A9rarchique&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=2&rft.aulast=le+Dien&rft.aufirst=S%C3%A9bastien&rft.au=Pag%C3%A8s%2C+J%C3%A9r%C3%B4me&rft.date=2003&rft.volume=51&rft.pages=47-73&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FRSA%2FRSA_1986__34_3%2FRSA_1986__34_3_65_0%2FRSA_1986__34_3_65_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-Pagès3-87"><a href="#cite_ref-Pagès3_87-0">↑</a> Jérôme Pagès, « <cite 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title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Analyse+Factorielle+Multiple+et+Analyse+Procust%C3%A9enne&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=4&rft.aulast=Pag%C3%A8s&rft.aufirst=J%C3%A9r%C3%B4me&rft.date=2005&rft.volume=LIII&rft.pages=61-86url%3Dhttp%3A%2F%2Fsmf4.emath.fr%2FPublications%2FJSFdS%2FRSA%2F53_4%2Fpdf%2Fsfds_rsa_53_4_61-86.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-Pagès5-88"><a href="#cite_ref-Pagès5_88-0">↑</a> Jérôme Pagès, « <cite style="font-style:normal">Analyse Factorielle de Données Mixtes</cite> », Revue de Statistique Appliquée, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 52, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>2004</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 93-111 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/RSA/RSA_2004__52_4/RSA_2004__52_4_93_0/RSA_2004__52_4_93_0.pdf">lire en ligne</a>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-08" data-sort-value="2012-01-08">8 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Analyse+Factorielle+de+Donn%C3%A9es+Mixtes&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=4&rft.aulast=Pag%C3%A8s&rft.aufirst=J%C3%A9r%C3%B4me&rft.date=2004&rft.volume=52&rft.pages=93-111&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FRSA%2FRSA_2004__52_4%2FRSA_2004__52_4_93_0%2FRSA_2004__52_4_93_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-Lesty-89"><a href="#cite_ref-Lesty_89-0">↑</a> Michel Lesty, « <cite style="font-style:normal">Corrélations partielles et corrélations duales</cite> », Modulad, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 39,‎ <time class="nowrap" 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href="#cite_ref-JMLoubes_95-0">a</a> <a href="#cite_ref-JMLoubes_95-1">b</a> et <a href="#cite_ref-JMLoubes_95-2">c</a> J.M Loubes, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.math.univ-toulouse.fr/~loubes/e8_classif.pdf"><cite style="font-style:normal;">Exploration Statistique Multidimensionnelle Chapitre 8 : Classiﬁcation non supervisée</cite></a> » <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, sur math.univ-toulouse.fr (consulté le <time class="nowrap" datetime="2011-11-25" data-sort-value="2011-11-25">25 novembre 2011</time>) </li> <li id="cite_note-Unesco-98"><a href="#cite_ref-Unesco_98-0">↑</a> <abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Unesco, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.unesco.org/webworld/idams/advguide/Chapt7_1_1.htm"><cite style="font-style:normal;" lang="en">« Partitioning Around Medoids »</cite></a> », sur 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datetime="2012-01-04" data-sort-value="2012-01-04">4 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=R%C3%A9gression+et+Analyse+G%C3%A9om%C3%A9trique+des+Donn%C3%A9es+%3A+R%C3%A9flexions+et+Suggestions&rft.jtitle=Math%C3%A9matiques+et+Sciences+humaines&rft.issue=160&rft.aulast=Rouanet&rft.aufirst=Henry&rft.au=Lebaron%2C+Fr%C3%A9d%C3%A9ric&rft.au=Le+Hay%2C+Viviane&rft.au=Ackermann%2C+Werner&rft.au=Le+Roux%2C+Brigitte&rft.date=2002&rft.pages=13-45&rft_id=http%3A%2F%2Fmsh.revues.org%2F2882&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-SVancolen-115"><a href="#cite_ref-SVancolen_115-0">↑</a> Séverine Vancolen, « <a rel="nofollow" class="external text" href="http://doc.rero.ch/lm.php?url=1000,41,4,20070716085523-YM/mem_VancolenS.pdf"><cite style="font-style:normal;">Régression PLS</cite></a> » <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" 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data-sort-value="2012-01-08">8 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27approche+PLS&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=2&rft.aulast=Tenenhaus&rft.aufirst=Michel&rft.date=1999&rft.volume=47&rft.pages=5-40&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FRSA%2FRSA_1999__47_2%2FRSA_1999__47_2_5_0%2FRSA_1999__47_2_5_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> <li id="cite_note-JObadia-118"><a href="#cite_ref-JObadia_118-0">↑</a> J. Obadia, « <cite style="font-style:normal">L'analyse en composantes explicatives</cite> », Revue de Statistique Appliquée, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 26, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 4,‎ <time>1978</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 5-28 (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://archive.numdam.org/ARCHIVE/RSA/RSA_1978__26_4/RSA_1978__26_4_5_0/RSA_1978__26_4_5_0.pdf">lire en ligne</a> <abbr class="abbr indicateur-format format-pdf" title="Document au format Portable Document Format (PDF) d'Adobe">[PDF]</abbr>, consulté le <time class="nowrap" datetime="2012-01-08" data-sort-value="2012-01-08">8 janvier 2012</time>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27analyse+en+composantes+explicatives&rft.jtitle=Revue+de+Statistique+Appliqu%C3%A9e&rft.issue=4&rft.aulast=Obadia&rft.aufirst=J.&rft.date=1978&rft.volume=26&rft.pages=5-28&rft_id=http%3A%2F%2Farchive.numdam.org%2FARCHIVE%2FRSA%2FRSA_1978__26_4%2FRSA_1978__26_4_5_0%2FRSA_1978__26_4_5_0.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"> </li> </ol> </div> <div class="mw-heading mw-heading2"><h2 id="Voir_aussi">Voir aussi</h2>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=28" title="Modifier la section : Voir aussi" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=28" title="Modifier le code source de la section : Voir aussi">modifier le code</a>]</div> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Bibliographie">Bibliographie</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=29" title="Modifier la section : Bibliographie" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=29" title="Modifier le code source de la section : Bibliographie">modifier le code</a>]</div> <ul><li><a href="/wiki/Jean-Paul_Benz%C3%A9cri" title="Jean-Paul Benzécri">Jean-Paul Benzécri</a> <abbr class="abbr" title="et alii (et d’autres)">et al.</abbr>, <cite class="italique">L'Analyse des Données : 1 La Taxinomie</cite>, Paris, <a href="/wiki/%C3%89ditions_Dunod" title="Éditions Dunod">Dunod</a>, <time>1976</time>, 631 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2-04-003316-5" title="Spécial:Ouvrages de référence/2-04-003316-5">2-04-003316-5</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=L%27Analyse+des+Donn%C3%A9es&rft.place=Paris&rft.pub=Dunod&rft.stitle=1+La+Taxinomie&rft.au=Jean-Paul+Benz%C3%A9cri&rft.date=1976&rft.tpages=631&rft.isbn=2-04-003316-5&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.<img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li><a href="/wiki/Jean-Paul_Benz%C3%A9cri" title="Jean-Paul Benzécri">Jean-Paul Benzécri</a> <abbr class="abbr" title="et alii (et d’autres)">et al.</abbr>, <cite class="italique">L'Analyse des Données : 2 L'Analyse des correspondances</cite>, Paris, <a href="/wiki/%C3%89ditions_Dunod" title="Éditions Dunod">Dunod</a>, <time>1976</time>, 616 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/2-04-004255-5" title="Spécial:Ouvrages de référence/2-04-004255-5">2-04-004255-5</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=L%27Analyse+des+Donn%C3%A9es&rft.place=Paris&rft.pub=Dunod&rft.stitle=2+L%27Analyse+des+correspondances&rft.au=Jean-Paul+Benz%C3%A9cri&rft.date=1976&rft.tpages=616&rft.isbn=2-04-004255-5&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.<img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li>Jean-Marie Bouroche et Gilbert Saporta, <cite class="italique">L'Analyse des données</cite>, Paris, Presses universitaires de France, <time>2006</time>, <abbr class="abbr" title="neuvième">9e</abbr> <abbr class="abbr" title="édition">éd.</abbr>, 125 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-13-055444-8" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-13-055444-8">978-2-13-055444-8</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=L%27Analyse+des+donn%C3%A9es&rft.place=Paris&rft.pub=Presses+universitaires+de+France&rft.edition=9&rft.aulast=Bouroche&rft.aufirst=Jean-Marie&rft.au=Saporta%2C+Gilbert&rft.date=2006&rft.tpages=125&rft.isbn=978-2-13-055444-8&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li><a href="/wiki/Alain_Desrosi%C3%A8res" title="Alain Desrosières">Alain Desrosières</a>, « <cite style="font-style:normal">Analyse des données et sciences humaines : comment cartographier le monde social ?</cite> », Journal électronique d’histoire d’histoire des probabilités et des statistiques,‎ <time class="nowrap" datetime="2008-12" data-sort-value="2008-12">décembre 2008</time> (<a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.emis.de/journals/JEHPS/Decembre2008/Desrosieres.pdf">lire en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=Analyse+des+donn%C3%A9es+et+sciences+humaines&rft.jtitle=Journal+%C3%A9lectronique+d%E2%80%99histoire+d%E2%80%99histoire+des+probabilit%C3%A9s+et+des+statistiques&rft.stitle=comment+cartographier+le+monde+social+%3F&rft.aulast=Desrosi%C3%A8res&rft.aufirst=Alain&rft.date=2008-12&rft_id=http%3A%2F%2Fwww.emis.de%2Fjournals%2FJEHPS%2FDecembre2008%2FDesrosieres.pdf&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"></li> <li>Brigitte Escofier et Jérôme Pagès, <cite class="italique">Analyses factorielles simples et multiples : objectifs, méthodes et interprétation</cite>, Paris, Dunod, Paris, <time>2008</time>, 318 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-10-051932-3" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-10-051932-3">978-2-10-051932-3</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Analyses+factorielles+simples+et+multiples&rft.place=Paris&rft.pub=Dunod%2C+Paris&rft.stitle=objectifs%2C+m%C3%A9thodes+et+interpr%C3%A9tation&rft.au=Brigitte+Escofier&rft.au=J%C3%A9r%C3%B4me+Pag%C3%A8s&rft.date=2008&rft.tpages=318&rft.isbn=978-2-10-051932-3&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"></li> <li>François Husson, Sébastien Lê et Jérome Pagès, <cite class="italique">Analyse de données avec R</cite>, Rennes, <a href="/wiki/Presses_universitaires_de_Rennes" title="Presses universitaires de Rennes">Presses Universitaires de Rennes</a>, <time>2009</time>, 224 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7535-0938-2" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7535-0938-2">978-2-7535-0938-2</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Analyse+de+donn%C3%A9es+avec+R&rft.place=Rennes&rft.pub=Presses+Universitaires+de+Rennes&rft.aulast=Husson&rft.aufirst=Fran%C3%A7ois&rft.au=L%C3%AA%2C+S%C3%A9bastien&rft.au=Pag%C3%A8s%2C+J%C3%A9rome&rft.date=2009&rft.tpages=224&rft.isbn=978-2-7535-0938-2&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.<img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Lyle V. Jones, <cite class="italique" lang="en">The Collected Works of John W. Tukey T.IV</cite>, Monterey, California, Chapman and Hall/CRC, <time>1987</time>, 675 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-0-534-05101-3" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-0-534-05101-3">978-0-534-05101-3</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://books.google.com/books?id=C1guHWTlVVoC&printsec=frontcover">lire en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=The+Collected+Works+of+John+W.+Tukey+T.IV&rft.place=Monterey%2C+California&rft.pub=Chapman+and+Hall%2FCRC&rft.aulast=Jones&rft.aufirst=Lyle+V.&rft.date=1987&rft.tpages=675&rft.isbn=978-0-534-05101-3&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> Lyle V. Jones, <cite class="italique" lang="en">The Collected Works of John W. Tukey T.I</cite>, Monterey, California, Wadsworth Pub Co, <time>1984</time>, 680 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-0-534-03303-3" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-0-534-03303-3">978-0-534-03303-3</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://books.google.com/books?id=ZLiYGNCCE8wC&printsec=frontcover">lire en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=The+Collected+Works+of+John+W.+Tukey+T.I&rft.place=Monterey%2C+California&rft.pub=Wadsworth+Pub+Co&rft.aulast=Jones&rft.aufirst=Lyle+V.&rft.date=1984&rft.tpages=680&rft.isbn=978-0-534-03303-3&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li>Ludovic Lebart, Marie Piron et Alain Morineau, <cite class="italique">Statistique Exploratoire Multidimensionnelle</cite>, Paris, <a href="/wiki/%C3%89ditions_Dunod" title="Éditions Dunod">Dunod</a>, <time>2006</time>, 464 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-10-049616-7" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-10-049616-7">978-2-10-049616-7</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Statistique+Exploratoire+Multidimensionnelle&rft.place=Paris&rft.pub=Dunod&rft.au=Ludovic+Lebart&rft.au=Piron%2C+Marie&rft.au=Morineau%2C+Alain&rft.date=2006&rft.tpages=464&rft.isbn=978-2-10-049616-7&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"><img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li>Frédéric Lebaron, <cite class="italique">L'enquête quantitative en sciences sociales : Recueil et analyse des données</cite>, <a href="/wiki/%C3%89ditions_Dunod" title="Éditions Dunod">Dunod</a>, <abbr class="abbr" title="collection">coll.</abbr> « Psycho sup », <time class="nowrap" datetime="2006-01-26" data-sort-value="2006-01-26">26 janvier 2006</time>, <abbr class="abbr" title="première">1re</abbr> <abbr class="abbr" title="édition">éd.</abbr>, 182 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-10-048933-6" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-10-048933-6">978-2-10-048933-6</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=L%27enqu%C3%AAte+quantitative+en+sciences+sociales&rft.pub=Dunod&rft.edition=1&rft.stitle=Recueil+et+analyse+des+donn%C3%A9es&rft.aulast=Lebaron&rft.aufirst=Fr%C3%A9d%C3%A9ric&rft.date=2006-01-26&rft.tpages=182&rft.isbn=978-2-10-048933-6&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"></li> <li>Jérôme Pagès, <cite class="italique">Analyse factorielle multiple avec R</cite>, Les Ulis, EDP sciences, Paris, <time>2013</time>, 253 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7598-0963-9" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7598-0963-9">978-2-7598-0963-9</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Analyse+factorielle+multiple+avec+R&rft.place=Les+Ulis&rft.pub=EDP+sciences%2C+Paris&rft.au=J%C3%A9r%C3%B4me+Pag%C3%A8s&rft.date=2013&rft.tpages=253&rft.isbn=978-2-7598-0963-9&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"></li> <li><a href="/wiki/Gilbert_Saporta" title="Gilbert Saporta">Gilbert Saporta</a>, <cite class="italique">Probabilités, Analyse des données et Statistiques</cite>, Paris, Éditions Technip, <time>2006</time>, 622 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> [<a href="/wiki/R%C3%A9f%C3%A9rence:Probabilit%C3%A9,_Analyse_des_donn%C3%A9es_et_Statistique_(Saporta)" title="Référence:Probabilité, Analyse des données et Statistique (Saporta)">détail des éditions</a>] (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7108-0814-5" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7108-0814-5">978-2-7108-0814-5</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="//books.google.com/books?id=rprNjztQYPAC">présentation en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Probabilit%C3%A9s%2C+Analyse+des+donn%C3%A9es+et+Statistiques&rft.place=Paris&rft.pub=%C3%89ditions+Technip&rft.aulast=Gilbert+Saporta&rft.date=2006&rft.tpages=622&rft.isbn=978-2-7108-0814-5&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"><img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li>Michel Tenenhaus, <cite class="italique">La régression PLS : Théorie et Pratique</cite>, Paris, éditions Technip, <time>1998</time>, 254 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7108-0735-3" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7108-0735-3">978-2-7108-0735-3</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://books.google.com/books?id=OesjK2KZhsAC&printsec=frontcover">lire en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=La+r%C3%A9gression+PLS&rft.place=Paris&rft.pub=%C3%A9ditions+Technip&rft.stitle=Th%C3%A9orie+et+Pratique&rft.aulast=Tenenhaus&rft.aufirst=Michel&rft.date=1998&rft.tpages=254&rft.isbn=978-2-7108-0735-3&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"><img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li>Stéphane Tufféry, <cite class="italique">Data Mining et statistique décisionnelle : l'intelligence des données</cite>, Paris, éditions Technip, <time>2010</time>, 705 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7108-0946-3" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7108-0946-3">978-2-7108-0946-3</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="https://books.google.com/books?id=AyIYAAn4a2kC&printsec=frontcover">lire en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Data+Mining+et+statistique+d%C3%A9cisionnelle&rft.place=Paris&rft.pub=%C3%A9ditions+Technip&rft.stitle=l%27intelligence+des+donn%C3%A9es&rft.aulast=Tuff%C3%A9ry&rft.aufirst=St%C3%A9phane&rft.date=2010&rft.tpages=705&rft.isbn=978-2-7108-0946-3&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es"><img alt="Document utilisé pour la rédaction de l’article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/20px-Icon_flat_design_plume.svg.png" decoding="async" width="20" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/30px-Icon_flat_design_plume.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/b/bc/Icon_flat_design_plume.svg/40px-Icon_flat_design_plume.svg.png 2x" data-file-width="330" data-file-height="158" /></li> <li><abbr class="abbr indicateur-langue" title="Langue : anglais">(en)</abbr> <a href="/wiki/John_Tukey" title="John Tukey">J W Tukey</a> et K.E. Basford, <cite class="italique" lang="en">Graphical Analysis of Multiresponse Data</cite>, Londres, Chapman & Hall (CRC Press), <time>1999</time>, 587 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/0-8493-0384-2" title="Spécial:Ouvrages de référence/0-8493-0384-2">0-8493-0384-2</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Graphical+Analysis+of+Multiresponse+Data&rft.place=Londres&rft.pub=Chapman+%26+Hall+%28CRC+Press%29&rft.aulast=Tukey&rft.aufirst=J+W&rft.au=Basford%2C+K.E.&rft.date=1999&rft.tpages=587&rft.isbn=0-8493-0384-2&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li><a href="/wiki/Michel_Volle" title="Michel Volle">Michel Volle</a>, <cite class="italique">Analyse des données</cite>, <a href="/wiki/Economica" class="mw-redirect" title="Economica">Economica</a>, <time>1997</time>, <abbr class="abbr" title="quatrième">4e</abbr> <abbr class="abbr" title="édition">éd.</abbr>, 323 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/978-2-7178-3212-9" title="Spécial:Ouvrages de référence/978-2-7178-3212-9">978-2-7178-3212-9</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=Analyse+des+donn%C3%A9es&rft.pub=Economica&rft.edition=4&rft.aulast=Volle&rft.aufirst=Michel&rft.date=1997&rft.tpages=323&rft.isbn=978-2-7178-3212-9&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li><a href="/wiki/Michel_Volle" title="Michel Volle">Michel Volle</a>, « <cite style="font-style:normal">L'analyse des données</cite> », <a href="/wiki/%C3%89conomie_et_Statistique" class="mw-redirect" title="Économie et Statistique">Économie et Statistique</a>, <abbr class="abbr" title="volume">vol.</abbr> 96, <abbr class="abbr" title="numéro">no</abbr> 1,‎ <time>1968</time>, <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> 3–23 (<a href="/wiki/Digital_Object_Identifier" title="Digital Object Identifier">DOI</a> <a rel="nofollow" class="external text" href="https://dx.doi.org/10.3406/estat.1978.3094">10.3406/estat.1978.3094</a>, <a rel="nofollow" class="external text" href="http://www.persee.fr/web/revues/home/prescript/article/estat_0336-1454_1978_num_96_1_3094">présentation en ligne</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=L%27analyse+des+donn%C3%A9es&rft.jtitle=%C3%89conomie+et+Statistique&rft.issue=1&rft.aulast=Volle&rft.aufirst=Michel&rft.date=1968&rft.volume=96&rft.pages=3%E2%80%9323&rft_id=info%3Adoi%2F10.3406%2Festat.1978.3094&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li> <li>Michel Lesty, <cite class="italique">L’Analyse des Données par Iconographie des Corrélations</cite>, Monbeaulivre, <time>2023</time>, 200 <abbr class="abbr" title="pages">p.</abbr> (<a href="/wiki/International_Standard_Book_Number" title="International Standard Book Number">ISBN</a> <a href="/wiki/Sp%C3%A9cial:Ouvrages_de_r%C3%A9f%C3%A9rence/9789464854329" title="Spécial:Ouvrages de référence/9789464854329">9789464854329</a>)<span class="Z3988" title="ctx_ver=Z39.88-2004&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Abook&rft.genre=book&rft.btitle=L%E2%80%99Analyse+des+Donn%C3%A9es+par+Iconographie+des+Corr%C3%A9lations&rft.pub=Monbeaulivre&rft.aulast=Lesty&rft.aufirst=Michel&rft.date=2023&rft.tpages=200&rft.isbn=9789464854329&rfr_id=info%3Asid%2Ffr.wikipedia.org%3AAnalyse+des+donn%C3%A9es">.</li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Articles_connexes">Articles connexes</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=30" title="Modifier la section : Articles connexes" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=30" title="Modifier le code source de la section : Articles connexes">modifier le code</a>]</div> <ul><li><a href="/wiki/Statistique_multivari%C3%A9e" title="Statistique multivariée">Statistique multivariée</a></li> <li><a href="/wiki/Analyse_factorielle" title="Analyse factorielle">Analyse factorielle</a></li> <li><a href="/wiki/Analyse_de_similitudes" title="Analyse de similitudes">Analyse de similitudes</a></li></ul> <div class="mw-heading mw-heading3"><h3 id="Liens_externes">Liens externes</h3>[<a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&veaction=edit&section=31" title="Modifier la section : Liens externes" class="mw-editsection-visualeditor">modifier</a> | <a href="/w/index.php?title=Analyse_des_donn%C3%A9es&action=edit&section=31" title="Modifier le code source de la section : Liens externes">modifier le code</a>]</div> <ul><li><a rel="nofollow" class="external text" href="http://factominer.free.fr/">FactoMineR, une bibliothèque de fonctions R destinée à l'analyse des données</a></li></ul> <div class="navbox-container" style="clear:both;"> <table class="navbox collapsible noprint autocollapse" style=""> <tbody><tr><th class="navbox-title" colspan="2" style=""><div style="float:left; width:6em; text-align:left"><div class="noprint plainlinks nowrap tnavbar" style="padding:0; font-size:xx-small; color:var(--color-emphasized, #000000);"><a href="/wiki/Mod%C3%A8le:Palette_Probabilit%C3%A9s_et_statistiques" title="Modèle:Palette Probabilités et statistiques"><abbr class="abbr" title="Voir ce modèle.">v</abbr></a> · <a class="external text" href="https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mod%C3%A8le:Palette_Probabilit%C3%A9s_et_statistiques&action=edit"><abbr class="abbr" title="Modifier ce modèle. Merci de prévisualiser avant de sauvegarder.">m</abbr></a></div></div><div style="font-size:110%"><a href="/wiki/Projet:Probabilit%C3%A9s_et_statistiques" title="Projet:Probabilités et statistiques">Index du projet probabilités et statistiques</a></div></th> </tr> <tr> <td class="navbox-list" style="" colspan="2"><table class="navbox collapsible noprint autocollapse" style="font-size:100%; padding:0; border:0; margin:-3px 0;"> <tbody><tr><th class="navbox-title" colspan="2" style=""><a href="/wiki/Th%C3%A9orie_des_probabilit%C3%A9s" title="Théorie des probabilités">Théorie des probabilités</a></th> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Bases théoriques</th> <td class="navbox-list" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Principes généraux</th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Axiomes_des_probabilit%C3%A9s" title="Axiomes des probabilités">Axiomes des probabilités</a></li> <li><a href="/wiki/Espace_probabilisable" class="mw-redirect" title="Espace probabilisable">Espace probabilisable</a></li> <li><a href="/wiki/Probabilit%C3%A9" title="Probabilité">Probabilité</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89v%C3%A9nement_(probabilit%C3%A9s)" title="Événement (probabilités)">Événement</a></li> <li><img alt="Bon article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/10px-Bon_article.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/15px-Bon_article.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/20px-Bon_article.svg.png 2x" data-file-width="20" data-file-height="20" /> <a href="/wiki/Tribu_(math%C3%A9matiques)" title="Tribu (mathématiques)">Tribu</a></li> <li><a href="/wiki/Ind%C3%A9pendance_(probabilit%C3%A9s)" title="Indépendance (probabilités)">Indépendance</a></li> <li><a href="/wiki/Variable_al%C3%A9atoire" title="Variable aléatoire">Variable aléatoire</a></li> <li><a href="/wiki/Esp%C3%A9rance_math%C3%A9matique" title="Espérance mathématique">Espérance</a></li> <li><img alt="Bon article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/10px-Bon_article.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/15px-Bon_article.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/20px-Bon_article.svg.png 2x" data-file-width="20" data-file-height="20" /> <a href="/wiki/Variables_ind%C3%A9pendantes_et_identiquement_distribu%C3%A9es" title="Variables indépendantes et identiquement distribuées">Variables iid</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Convergence_de_variables_al%C3%A9atoires" title="Convergence de variables aléatoires">Convergence de lois</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_central_limite" title="Théorème central limite">Théorème central limite</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_des_grands_nombres" title="Loi des grands nombres">Loi des grands nombres</a></li> <li><a href="/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_de_Borel-Cantelli" title="Théorème de Borel-Cantelli">Théorème de Borel-Cantelli</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Calcul_stochastique" title="Calcul stochastique">Calcul stochastique</a></th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Marche_al%C3%A9atoire" title="Marche aléatoire">Marche aléatoire</a></li> <li><a href="/wiki/Cha%C3%AEne_de_Markov" title="Chaîne de Markov">Chaîne de Markov</a></li> <li><a href="/wiki/Processus_stochastique" title="Processus stochastique">Processus stochastique</a></li> <li><a href="/wiki/Processus_de_Markov" title="Processus de Markov">Processus de Markov</a></li> <li><a href="/wiki/Martingale_(calcul_stochastique)" title="Martingale (calcul stochastique)">Martingale</a></li> <li><a href="/wiki/Mouvement_brownien" title="Mouvement brownien">Mouvement brownien</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89quation_diff%C3%A9rentielle_stochastique" title="Équation différentielle stochastique">Équation différentielle stochastique</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style=""><a href="/wiki/Loi_de_probabilit%C3%A9" title="Loi de probabilité">Lois de probabilité</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Lois continues</th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Loi_exponentielle" title="Loi exponentielle">Loi exponentielle</a></li> <li><img alt="Bon article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/10px-Bon_article.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/15px-Bon_article.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/20px-Bon_article.svg.png 2x" data-file-width="20" data-file-height="20" /> <a href="/wiki/Loi_normale" title="Loi normale">Loi normale</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_uniforme_continue" title="Loi uniforme continue">Loi uniforme</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_de_Student" title="Loi de Student">Loi de Student</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_de_Fisher" title="Loi de Fisher">Loi de Fisher</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_du_%CF%87%C2%B2" title="Loi du χ²">Loi du χ²</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Lois discrètes</th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Loi_de_Bernoulli" title="Loi de Bernoulli">Loi de Bernoulli</a></li> <li><img alt="Bon article" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/10px-Bon_article.svg.png" decoding="async" width="10" height="10" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/15px-Bon_article.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/1/11/Bon_article.svg/20px-Bon_article.svg.png 2x" data-file-width="20" data-file-height="20" /> <a href="/wiki/Loi_binomiale" title="Loi binomiale">Loi binomiale</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_de_Poisson" title="Loi de Poisson">Loi de Poisson</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_g%C3%A9om%C3%A9trique" title="Loi géométrique">Loi géométrique</a></li> <li><a href="/wiki/Loi_hyperg%C3%A9om%C3%A9trique" title="Loi hypergéométrique">Loi hypergéométrique</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Mélange entre statistiques et probabilités</th> <td class="navbox-list" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <td class="navbox-list" style=";" colspan="2"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Intervalle_de_confiance" title="Intervalle de confiance">Intervalle de confiance</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style=""><a href="/wiki/Interpr%C3%A9tations_de_la_probabilit%C3%A9" title="Interprétations de la probabilité">Interprétations de la probabilité</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <td class="navbox-list" style=";" colspan="2"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Bay%C3%A9sianisme" title="Bayésianisme">Bayésianisme</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> </tbody></table> <table class="navbox collapsible noprint autocollapse" style="font-size:100%; padding:0; border:0; margin:-3px 0;"> <tbody><tr><th class="navbox-title" colspan="2" style=""><a href="/wiki/Statistique" title="Statistique">Théorie des statistiques</a></th> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style=""><a href="/wiki/Statistique_descriptive" title="Statistique descriptive">Statistiques descriptives</a></th> <td class="navbox-list" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Bases théoriques</th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Statistique_(indicateur)" title="Statistique (indicateur)">Une statistique</a></li> <li><a href="/w/index.php?title=Caract%C3%A8re_(statistique)&action=edit&redlink=1" class="new" title="Caractère (statistique) (page inexistante)">Caractère</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89chantillon_(statistiques)" title="Échantillon (statistiques)">Échantillon</a></li> <li><a href="/wiki/Erreur_type" title="Erreur type">Erreur type</a></li> <li><a href="/wiki/Intervalle_de_confiance" title="Intervalle de confiance">Intervalle de confiance</a></li> <li><a href="/wiki/Fonction_de_r%C3%A9partition_empirique" title="Fonction de répartition empirique">Fonction de répartition empirique</a></li> <li><a href="/wiki/Th%C3%A9or%C3%A8me_de_Glivenko-Cantelli" title="Théorème de Glivenko-Cantelli">Théorème de Glivenko-Cantelli</a></li> <li><a href="/wiki/Inf%C3%A9rence_bay%C3%A9sienne" title="Inférence bayésienne">Inférence bayésienne</a></li> <li><a href="/wiki/R%C3%A9gression_lin%C3%A9aire" title="Régression linéaire">Régression linéaire</a></li> <li><a href="/wiki/M%C3%A9thode_des_moindres_carr%C3%A9s" title="Méthode des moindres carrés">Méthode des moindres carrés</a></li> <li><a class="mw-selflink selflink">Analyse des données</a></li> <li><a href="/wiki/Corr%C3%A9lation_(statistiques)" title="Corrélation (statistiques)">Corrélation</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Tableau_(statistique)" title="Tableau (statistique)">Tableaux</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Tableau_de_contingence" title="Tableau de contingence">Tableau de contingence</a></li> <li><a href="/wiki/Tableau_disjonctif_complet" title="Tableau disjonctif complet">Tableau disjonctif complet</a></li> <li><a href="/wiki/Table_de_Burt" title="Table de Burt">Table de Burt</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Visualisation_de_donn%C3%A9es" title="Visualisation de données">Visualisation de données</a></th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Histogramme" title="Histogramme">Histogramme</a></li> <li><a href="/wiki/Diagramme_%C3%A0_barres" title="Diagramme à barres">Diagramme à barres</a></li> <li><a href="/wiki/Graphique_en_aires" title="Graphique en aires">Graphique en aires</a></li> <li><a href="/wiki/Diagramme_circulaire" title="Diagramme circulaire">Diagramme circulaire</a></li> <li><a href="/wiki/Treemap" title="Treemap">Treemap</a></li> <li><a href="/wiki/Bo%C3%AEte_%C3%A0_moustaches" title="Boîte à moustaches">Boîte à moustaches</a></li> <li><a href="/wiki/Nuage_de_points_(statistique)" title="Nuage de points (statistique)">Nuage de points</a></li> <li><a href="/wiki/Graphique_%C3%A0_bulles" title="Graphique à bulles">Graphique à bulles</a></li> <li><a href="/wiki/Diagramme_en_cascade" title="Diagramme en cascade">Diagramme en cascade</a></li> <li><a href="/wiki/Graphique_en_entonnoir" title="Graphique en entonnoir">Graphique en entonnoir</a></li> <li><a href="/wiki/Diagramme_de_Kiviat" title="Diagramme de Kiviat">Diagramme de Kiviat</a></li> <li><a href="/wiki/Corr%C3%A9logramme" title="Corrélogramme">Corrélogramme</a></li> <li><a href="/wiki/Graphique_en_for%C3%AAt" title="Graphique en forêt">Graphique en forêt</a></li> <li><a href="/wiki/Diagramme_branche-et-feuille" title="Diagramme branche-et-feuille">Diagramme branche-et-feuille</a></li> <li><a href="/wiki/Carte_thermique" title="Carte thermique">Heat map</a></li> <li><a href="/wiki/Sparkline" title="Sparkline">Sparkline</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Indicateur_de_position" title="Indicateur de position">Paramètres de position</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Moyenne_arithm%C3%A9tique" title="Moyenne arithmétique">Moyenne arithmétique</a></li> <li><a href="/wiki/Mode_(statistiques)" title="Mode (statistiques)">Mode</a></li> <li><a href="/wiki/M%C3%A9diane_(statistiques)" title="Médiane (statistiques)">Médiane</a></li> <li><a href="/wiki/Quantile" title="Quantile">Quantile</a> <ul><li><a href="/wiki/Quartile" title="Quartile">Quartile</a></li> <li><a href="/wiki/D%C3%A9cile" title="Décile">Décile</a></li> <li><a href="/wiki/Centile" title="Centile">Centile</a></li></ul></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;"><a href="/wiki/Indicateur_de_dispersion" title="Indicateur de dispersion">Paramètres de dispersion</a></th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Indicateur_de_dispersion" title="Indicateur de dispersion">Étendue</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89cart_moyen" title="Écart moyen">Écart moyen</a></li> <li><a href="/wiki/Variance_(math%C3%A9matiques)" title="Variance (mathématiques)">Variance</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89cart_type" title="Écart type">Écart type</a></li> <li><a href="/wiki/Valeur_absolue_des_%C3%A9carts" title="Valeur absolue des écarts">Déviation absolue moyenne</a></li> <li><a href="/wiki/%C3%89cart_interquartile" title="Écart interquartile">Écart interquartile</a></li> <li><a href="/wiki/Coefficient_de_variation" title="Coefficient de variation">Coefficient de variation</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Paramètres de forme</th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Asym%C3%A9trie_(statistiques)" title="Asymétrie (statistiques)">Coefficient d'asymétrie</a></li> <li><a href="/wiki/Kurtosis" title="Kurtosis">Coefficient d'aplatissement</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style=""><a href="/wiki/Test_statistique" title="Test statistique">Statistiques inductives</a></th> <td class="navbox-list navbox-even" style=""><table class="navbox-subgroup" style=""> <tbody><tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Bases théoriques</th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Hypoth%C3%A8se_nulle" title="Hypothèse nulle">Hypothèse nulle</a></li> <li><a href="/wiki/Estimateur_(statistique)" title="Estimateur (statistique)">Estimateur</a></li> <li><a href="/wiki/Signification_statistique" title="Signification statistique">Signification statistique</a></li> <li><a href="/wiki/Sensibilit%C3%A9_et_sp%C3%A9cificit%C3%A9" title="Sensibilité et spécificité">Sensibilité et spécificité</a></li> <li><a href="/wiki/Courbe_ROC" title="Courbe ROC">Courbe ROC</a></li> <li><a href="/wiki/Nombre_de_sujets_n%C3%A9cessaires" title="Nombre de sujets nécessaires">Nombre de sujets nécessaires</a></li> <li><a href="/wiki/Valeur_p" title="Valeur p">Valeur p</a></li> <li><a href="/wiki/Contraste_(statistiques)" title="Contraste (statistiques)">Contraste (statistiques)</a></li> <li><a href="/wiki/Statistique_de_test" title="Statistique de test">Statistique de test</a></li> <li><a href="/wiki/Taille_d%27effet" title="Taille d'effet">Taille d'effet</a></li> <li><a href="/wiki/Puissance_statistique" title="Puissance statistique">Puissance statistique</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Tests paramétriques</th> <td class="navbox-list navbox-even" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Test_statistique" title="Test statistique">Test d'hypothèse</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Bartlett" title="Test de Bartlett">Test de Bartlett</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_normalit%C3%A9" title="Test de normalité">Test de normalité</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Fisher_d%27%C3%A9galit%C3%A9_de_deux_variances" title="Test de Fisher d'égalité de deux variances">Test de Fisher d'égalité de deux variances</a></li> <li><a href="/wiki/Test_d%27Hausman" title="Test d'Hausman">Test d'Hausman</a></li> <li><a href="/wiki/Test_d%27Anderson-Darling" title="Test d'Anderson-Darling">Test d'Anderson-Darling</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Banerji_(statistiques)" title="Test de Banerji (statistiques)">Test de Banerji</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Durbin-Watson" title="Test de Durbin-Watson">Test de Durbin-Watson</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Goldfeld_et_Quandt" title="Test de Goldfeld et Quandt">Test de Goldfeld et Quandt</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Jarque-Bera" title="Test de Jarque-Bera">Test de Jarque-Bera</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Mood" title="Test de Mood">Test de Mood</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Lilliefors" title="Test de Lilliefors">Test de Lilliefors</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Wald" title="Test de Wald">Test de Wald</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Student" title="Test de Student">Test T pour des échantillons indépendants</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Student" title="Test de Student">Test T pour des échantillons appariés</a></li> <li><a href="/wiki/Corr%C3%A9lation_(statistiques)" title="Corrélation (statistiques)">Test de corrélation de Pearson</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="width:120px;">Tests non-paramétriques</th> <td class="navbox-list" style="text-align:left;;"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Test_de_Wilcoxon-Mann-Whitney" title="Test de Wilcoxon-Mann-Whitney">Test U de Mann-Whitney</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Kruskal-Wallis" title="Test de Kruskal-Wallis">Test de Kruskal-Wallis</a></li> <li><a href="/wiki/Test_exact_de_Fisher" title="Test exact de Fisher">Test exact de Fisher</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Kolmogorov-Smirnov" title="Test de Kolmogorov-Smirnov">Test de Kolmogorov-Smirnov</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Shapiro-Wilk" title="Test de Shapiro-Wilk">Test de Shapiro-Wilk</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Chow" title="Test de Chow">Test de Chow</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_McNemar" title="Test de McNemar">Test de McNemar</a></li> <li><a href="/wiki/Corr%C3%A9lation_de_Spearman" title="Corrélation de Spearman">Test de Spearman</a></li> <li><a href="/wiki/Tau_de_Kendall" title="Tau de Kendall">Tau de Kendall</a></li> <li><a href="/wiki/Test_Gamma" title="Test Gamma">Test Gamma</a></li> <li><a href="/wiki/Test_des_suites_de_Wald-Wolfowitz" title="Test des suites de Wald-Wolfowitz">Test des suites de Wald-Wolfowitz</a></li> <li><a href="/wiki/M%C3%A9thode_m%C3%A9diane-m%C3%A9diane" title="Méthode médiane-médiane">Test de la médiane</a></li> <li><a href="/wiki/Test_des_signes" title="Test des signes">Test des signes</a></li> <li><a href="/wiki/ANOVA_de_Friedman" title="ANOVA de Friedman">ANOVA de Friedman</a></li> <li><a href="/wiki/Concordance_de_Kendall" title="Concordance de Kendall">Concordance de Kendall</a></li> <li><a href="/wiki/Test_Q_de_Cochran" title="Test Q de Cochran">Test Q de Cochran</a></li> <li><a href="/wiki/Test_des_rangs_sign%C3%A9s_de_Wilcoxon" title="Test des rangs signés de Wilcoxon">Test des rangs signés de Wilcoxon</a></li> <li><a href="/wiki/Test_de_Sargan" title="Test de Sargan">Test de Sargan</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> </tbody></table> <table class="navbox collapsible noprint autocollapse" style="font-size:100%; padding:0; border:0; margin:-3px 0;"> <tbody><tr><th class="navbox-title" colspan="2" style="">Application</th> </tr> <tr> <td class="navbox-list" style="" colspan="2"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/%C3%89conom%C3%A9trie" title="Économétrie">Économétrie</a></li> <li><a href="/wiki/Physique_statistique" title="Physique statistique">Mécanique statistique</a></li> <li><a href="/wiki/Jeu_de_hasard" title="Jeu de hasard">Jeu de hasard</a></li> <li><a href="/wiki/Biomath%C3%A9matique" title="Biomathématique">Biomathématique</a></li> <li><a href="/wiki/Biostatistique" title="Biostatistique">Biostatistique</a></li> <li><a href="/wiki/Math%C3%A9matiques_financi%C3%A8res" title="Mathématiques financières">Mathématiques financières</a></li></ul> </div></td> </tr> </tbody></table></td> </tr> </tbody></table> <table class="navbox collapsible noprint autocollapse" style=""> <tbody><tr><th class="navbox-title" colspan="2" style=""><div style="float:left; width:6em; text-align:left"><div class="noprint plainlinks nowrap tnavbar" style="padding:0; font-size:xx-small; color:var(--color-emphasized, #000000);"><a href="/wiki/Mod%C3%A8le:Palette_Big_data" title="Modèle:Palette Big data"><abbr class="abbr" title="Voir ce modèle.">v</abbr></a> · <a class="external text" href="https://fr.wikipedia.org/w/index.php?title=Mod%C3%A8le:Palette_Big_data&action=edit"><abbr class="abbr" title="Modifier ce modèle. Merci de prévisualiser avant de sauvegarder.">m</abbr></a></div></div><div style="font-size:110%"><a href="/wiki/Big_data" title="Big data">Big data</a></div></th> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Méthodes</th> <td class="navbox-list" style=""><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Algorithme_de_fouille_de_flots_de_donn%C3%A9es" title="Algorithme de fouille de flots de données">Algorithme de fouille de flots de données</a></li> <li><a class="mw-selflink selflink">Analyse des données</a></li> <li><a href="/wiki/Parall%C3%A9lisme_(informatique)" title="Parallélisme (informatique)">Parallélisme</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Services</th> <td class="navbox-list navbox-even" style=""><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Centre_de_donn%C3%A9es" title="Centre de données">Centre de données</a></li> <li><a href="/wiki/Cloud_computing" title="Cloud computing">Cloud computing</a></li> <li><a href="/wiki/Analyse_de_sentiments" title="Analyse de sentiments">Analyse de sentiments</a></li> <li><a href="/wiki/Opt_in" title="Opt in">Opt in</a></li> <li><a href="/wiki/Opt-out_(marketing)" title="Opt-out (marketing)">Opt out</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style=""><a href="/wiki/Exploration_de_donn%C3%A9es" title="Exploration de données">Exploration de données</a></th> <td class="navbox-list" style=""><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Fouille_de_donn%C3%A9es_spatiales" title="Fouille de données spatiales">Fouille de données spatiales</a></li> <li><a href="/wiki/Fouille_du_web" title="Fouille du web">Fouille du web</a></li> <li><a href="/wiki/Fouille_de_flots_de_donn%C3%A9es" title="Fouille de flots de données">Fouille de flots de données</a></li> <li><a href="/wiki/Fouille_de_textes" title="Fouille de textes">Fouille de textes</a></li> <li><a href="/wiki/Fouille_d%27images" title="Fouille d'images">Fouille d'images</a></li> <li><a href="/wiki/Fouille_audio" title="Fouille audio">Fouille audio</a></li> <li><a href="/wiki/Glossaire_de_l%27exploration_de_donn%C3%A9es" title="Glossaire de l'exploration de données">Glossaire de l'exploration de données</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Outils</th> <td class="navbox-list navbox-even" style=""><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Base_de_donn%C3%A9es_relationnelle" title="Base de données relationnelle">Base de données relationnelle</a></li> <li><a href="/wiki/Hadoop" title="Hadoop">Hadoop</a></li> <li><a href="/wiki/Logiciels_de_fouille_de_donn%C3%A9es" title="Logiciels de fouille de données">Logiciels de fouille de données</a></li> <li><a href="/wiki/Robot_d%27indexation" title="Robot d'indexation">Robot d'indexation</a></li> <li><a href="/wiki/Syst%C3%A8me_de_gestion_de_base_de_donn%C3%A9es" title="Système de gestion de base de données">Système de gestion de base de données</a> <ul><li><a href="/wiki/NoSQL" title="NoSQL">NoSQL</a></li> <li><a href="/wiki/NewSQL" title="NewSQL">NewSQL</a></li></ul></li> <li><a href="/wiki/Technologies_mat%C3%A9rielles_d%C3%A9di%C3%A9es_au_centre_de_calcul" title="Technologies matérielles dédiées au centre de calcul">Technologies matérielles dédiées</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <th class="navbox-group" style="">Organismes</th> <td class="navbox-list" style=""><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Union_internationale_des_t%C3%A9l%C3%A9communications" title="Union internationale des télécommunications">Union internationale des télécommunications</a></li></ul> </div></td> </tr> <tr> <td class="navbox-banner" style="" colspan="2"><div class="liste-horizontale"> <ul><li><a href="/wiki/Histoire_d%27Internet" title="Histoire d'Internet">Histoire d'Internet</a></li> <li><a href="/wiki/R%C3%A9volution_num%C3%A9rique" title="Révolution numérique">Révolution numérique</a></li> <li><a href="/wiki/Science_des_donn%C3%A9es" title="Science des données">Science des données</a></li> <li><a href="/wiki/Donn%C3%A9es_ouvertes" title="Données ouvertes">Données ouvertes</a></li></ul> </div></td></tr></tbody></table> </div> <ul id="bandeau-portail" class="bandeau-portail"><li><a href="/wiki/Portail:Probabilit%C3%A9s_et_statistiques" title="Portail des probabilités et de la statistique"><img alt="icône décorative" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f7/Logo_proba_4.svg/31px-Logo_proba_4.svg.png" decoding="async" width="31" height="24" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f7/Logo_proba_4.svg/47px-Logo_proba_4.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/f/f7/Logo_proba_4.svg/62px-Logo_proba_4.svg.png 2x" data-file-width="150" data-file-height="116" /></a> <a href="/wiki/Portail:Probabilit%C3%A9s_et_statistiques" title="Portail:Probabilités et statistiques">Portail des probabilités et de la statistique</a> </li> <li><a href="/wiki/Portail:Informatique" title="Portail de l’informatique"><img alt="icône décorative" src="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/02/Circle-icons-computer.svg/24px-Circle-icons-computer.svg.png" decoding="async" width="24" height="24" class="mw-file-element" srcset="//upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/02/Circle-icons-computer.svg/36px-Circle-icons-computer.svg.png 1.5x, //upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/0/02/Circle-icons-computer.svg/48px-Circle-icons-computer.svg.png 2x" data-file-width="512" data-file-height="512" /></a> <a href="/wiki/Portail:Informatique" title="Portail:Informatique">Portail de l’informatique</a> </li> </ul> <div id="article_de_qualite" class="bandeau-container metadata bandeau-simple bandeau-niveau-neutre" style="background-color:#FFFBFB;"><div class="bandeau-centrer"><div class="bandeau-cell bandeau-icone-css grosse-icone etoile-argent" style="display:table-cell;padding-right:0.5em"> <div class="noprint">Cet article 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