Régression PLS, analyse factorielles multivariées et classification par Groupe Arkesys - Avanteam Formation

Connaitre les généralités sur les méthodes d'analyses factorielles et sur la classification
Limites des statistiques classiques
Structure des jeux de données
Champs d'application des méthodes d'analyses multifactorielles
Les objectifs des techniques d'analyse
Objectifs de description
Objectifs de prédiction
Présentation de l'éventail des méthodes
Analyse en composantes principales
Positionnement multidimensionnel
Analyse factorielle des correspondances
Analyse factorielle des correspondances multiples
Analyse canonique des corrélations
Analyse factorielle discriminante
Méthodes de classification : classification ascendante hiérarchique, réallocation dynamique
Régression PLS, PLS2, PLS
- DA
Les outils mathématiques
Notion de distances
Notion de corrélations
Méthodes factorielles multidimensionnelles
Mettre en oeuvre l'ACP
Structure du jeu de données et contexte d'application
Matrice de corrélations, de variance
- covariance
Inertie et variance
Choix des axes de représentation (choix du nombre de composantes principales)
Interprétation des axes factoriels
Contribution des individus et des variables aux axes
Qualité de représentation des individus et des variables sur les axes
Les différentes ACP : normée et non normée, non paramétrique, polychorique
Représentations graphiques diverses
Positionnement d'une variable illustrative catégorielle et ellipses de confiance
Interprétation des sorties logicielles
Mettre en oeuvre l'AFC
Contexte d'utilisation d'une analyse factorielle des correspondances
Structure du jeu de données
Tableau de contingence
Données individus, variables qualitatives
Différence entre ACP et AFC
Proximités et oppositions entre les modalités, liaison entre deux variables qualitatives
Profils lignes et profils colonnes
Choix des axes de représentation
Représentation des modalités de base autour des composantes
Contributions des modalités à l'inertie
Interprétation des sorties logicielles
Mettre en oeuvre l'ACC
Contexte d'utilisation d'une analyse canonique des corrélations
Structure du jeu de données
Analogie avec l'ACP, la régression linéaire et les autres méthodes d'analyse factorielle
Objectifs et principes de l'ACC
Notion de proximité entre 2 groupes

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable :
D'identifier quelle méthode d'analyse multivariée ou de classification utilisés selon le contexte
De connaître les concepts mathématiques inhérents à ces méthodes
De mettre en oeuvre les différentes analyses
D'interpréter les résultats de chaque méthode et d'analyser les différents graphiques qui en découlent
De connaître les coefficients permettant d'estimer la qualité de l'analyse statistique
De mesurer la contribution de chaque variable et de chaque individu sur les axes factoriels
D'identifier les contextes d'utilisation des différentes versions de la régression PLS
De comprendre les concepts mathématiques inhérents à la régression PLS et PLS
- DA