Lorsqu’on réalise une analyse factorielle, on simplifie la représentation du jeu de données à partir de dimensions. Ceci permet de mieux expliquer les choses en se concentrant sur l’essentiel. Le principe de l’analyse factorielle revient à avoir une vue d’ensemble […]
Archives mensuelles: octobre 2013
3 articles
Une analyse factorielle est utile pour synthétiser l’information contenue dans un grand jeu de données (avec de multiples variables). Le but est d’avoir un minimum de dimensions ou facteur (combinaison de variables) qui expliquent le maximum de la variance du […]
Pour expliquer des liens entre variables, on procède souvent à une régression linéaire qui va modéliser les liens entre une variable expliquée et les variables explicatives (qui permettent de l’expliquer). Nous allons prendre comme exemple le dataset UScereal pour expliquer […]