Karteikarten: Introduction à l'Analyse des Correspondances — 18 Karten

Valorisation des données — rôle ?

Transformer données brutes en informations exploitables.

Analyse préliminaire — objectif ?

Hiérarchiser facteurs et structurer les données.

Tableau de contingence — effectif ?

Nombre d’individus pour chaque couple de modalités.

Indépendance — hypothèse ?

Variables non liées, effectifs attendus en produit de marges.

Test khi-deux — but ?

Comparer observé et attendu pour vérifier l’indépendance.

Distance khi-deux — signification ?

Mesure l’écart entre profils lignes, pondérée par marges.

Profils lignes — représentation ?

Points dans un espace de dimension I-1.

Représentation optimale — but ?

Représenter au mieux la structure des profils.

Applications AFC — exemples ?

Analyse de tableaux catégoriels, réseaux, complexité économique.

Donnée brute — définition ?

Information collectée sans traitement ni contexte.

Transformation en information — étape ?

Traitement pour donner du sens aux données.

Système d’aide à la décision — composition ?

Analyse + connaissances pour guider choix et actions.

Analyse préliminaire — méthodes ?

Descriptives, partitionnement, explicatives.

Tableau croisé — effectif ?

Nombre d’individus pour chaque modalité.

F_{ij} — définition ?

Proportion x_{ij} / n, probabilité jointe.

Indépendance — formule ?

f_{ij}^* = f_{i.}f_{.j}.

Distance chi-deux — formule ?

Sum [(f_{ij}-f_{i.}f_{.j})² / (f_{i.}f_{.j})].

Nuage NI — représentation ?

Profils lignes dans un espace de dimension I-1.