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Analyse multivariée
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Analyse multivariée
Bonjour a tous,
Les analyses multivariées sont un coté obscure où j'aimerais apporter un peu de lumière.
Je connais les principes de base de l'ACP et l'AFC. Cependant, j'ai cette fois ci un jeu de donnée mixte avec plusieurs individus (lignes) qui possèdent ou non des fonctions (présence/absence : facteurs qualitatifs (environ une 10aine)) et une variable quantitative (effet de cet individu sur un autre).
Du coup j'aimerais savoir vers quelle analyse multivariée dois-je m'orienter, et s'il est possible de mettre en avant le fait que la présence de certaines fonctions (variable qualitative présence absence) explique le mieux l'effet observé (variable quantitative)
Merci de vos lumières.
JV
Les analyses multivariées sont un coté obscure où j'aimerais apporter un peu de lumière.
Je connais les principes de base de l'ACP et l'AFC. Cependant, j'ai cette fois ci un jeu de donnée mixte avec plusieurs individus (lignes) qui possèdent ou non des fonctions (présence/absence : facteurs qualitatifs (environ une 10aine)) et une variable quantitative (effet de cet individu sur un autre).
Du coup j'aimerais savoir vers quelle analyse multivariée dois-je m'orienter, et s'il est possible de mettre en avant le fait que la présence de certaines fonctions (variable qualitative présence absence) explique le mieux l'effet observé (variable quantitative)
Merci de vos lumières.
JV
Jordan V- Nombre de messages : 1
Date d'inscription : 07/08/2016
Re: Analyse multivariée
Vous êtes apparemment dans un simple problème de régression. Vous voulez expliquer l'effet observé (variable quantitative) par d'autres. Dans une vision généralisée de la régression, on peut parfaitement expliquer une variable quantitative par une combinaison de variables qualitatives et/ou quantitatives.
Si la variable correspondant à l'effet observé est gaussienne, vous rentrez dans le cadre du modèle linéaire général. Si vous êtes sous R (ce que j'ai cru comprendre), la fonction glm() fait ça pour vous.
HTH, Eric.
Si la variable correspondant à l'effet observé est gaussienne, vous rentrez dans le cadre du modèle linéaire général. Si vous êtes sous R (ce que j'ai cru comprendre), la fonction glm() fait ça pour vous.
HTH, Eric.
Eric Wajnberg- Nombre de messages : 1238
Date d'inscription : 14/09/2012
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