L'analyse en composantes principales et ses applications

ACP1

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Durée : 1.0 jour(s)

:: Description générale

L’analyse en composantes principales, communément appelée ACP, est une méthode statistique multidimensionnelle qui permet de synthétiser un ensemble de données en identifiant la redondance dans celles-ci. Elle fournit notamment une synthèse graphique des résultats.
Cette formation discute des limites des méthodes descriptives traditionnelles pour explorer les jeux de données contenant pluusieurs variables et présente comment l'ACP:

Résume les grands ensembles de données

Identife les structures et les tendances des données

Identifie la redondance et les corrélation

Produit des graphiques porteur de sens

:: Objectifs pédagogiques

À la suite de cette formation, les participants sauront:

Quand et pourquoi utiliser l'analyse en composantes principales

Formater l'ensemble de données pour réaliser l'analyse

Choisir les options pertinentes à leurs données pour réaliser l'ACP

Comprendre les sorties fournies par le logiciel utilisé

Trouver l'information nécessaire à l'interprétation parmi les sorties

Produire et lire les représentations graphiques des résultats dont le biplot

Interpréter les résultats en concluant sur les variables et les observations

:: Public cible

Cette formation sur l'analyse en composantes principales - ACP - sera particulièrement bénéfique à toutes les personnes désirant analyser et interpréter des fichiers de données comportant plusieurs variables ou facteurs, et en avoir un résumé graphique.

:: Pré-requis

Cette formation présente les idées importantes en statistique et en analyse multidimensionnelle de données. Les participants n'ont pas besoin d'avoir de connaissances en statistique ou ne pas avoir utilisées les statistiques depuis longtemps.

:: Notes

Si vous êtes intéressés à approfondir l'utilisation des méthodes statistiques multidimensionnelles et à pratiquer leur application sur une variété d'ensembles de données avec votre logiciel usuel, nous vous suggérons notre école d'été qui porte sur ce thème et qui s'étend sur une semaine.

Toutes nos formations sont offertes intra-entreprises.
Contactez-nous pour en savoir plus.

:: Plan du cours

Concepts statistiques de base
Méthodes traditionnelles pour l'analyse d'un ensemble de mesures
Principes de l’ACP
Application à des données réelles: Détermination des composantes
Étude des résultats fournis par les logiciels à l'aide d'une étude de cas
Statistiques descriptives et autres indicateurs

Statistiques descriptives
Variabilité expliquée par chaque composante
Matrices de corrélation et de covariance
Scores des variables initiales sur les composantes
Coordonnées des objets dans les composantes
Communalités

Résultats graphiques

'Scree Plot'
Scores des composantes
Cercle de corrélation
Carte des objets basée sur les nouvelles composantes
Biplots

Problèmes spécifiques dans l'analyse

Choix d'une mesure adéquate de la variabilité
Sélectionner un sous-ensemble de composantes

Une approche pas-à-pas de l'ACP
Études de cas
Logiciels pour réaliser des ACP
Bilan

:: Thèmes abordés

L’analyse en composantes principales ou ACP fait partie d’une famille de techniques statistiques - les méthodes multidimensionnelles- utilisées pour traiter de données provenant de situations où plusieurs variables sont mesurées.
Lorsque plusieurs mesures continues sont observées ou mesurées sur un ensemble d'individus ou d'objets, il est rare que toutes les mesures prises soient indépendantes, c'est-à-dire qu’elles apportent une information complètement différente l’une de l’autre.
L'analyse en composantes principales constitue un outil pour évaluer et représenter la redondance entre plusieurs mesures ou variables. Elle est souvent utilisée pour représenter graphiquement et de manière synthétique les faits saillants d’un ensemble de données. Grâce à cette méthode descriptive, les fichiers de données comprenant un grand nombre de variables (mesures) peuvent être analysés et résumés graphiquement avec la structure sous-jacente des données.
Cette formation d'une journée aborde les principes nécessaire à la compréhension de l'analyse en composantes principales sans le submerger de théories statistiques. Après une revue des méthodes traditionnellement utilisées pour analyser un ensemble de données, leurs forces et leurs faiblesses, les concepts essentiels de l'ACP sont étudiés : quelles données peuvent être analysées, comment la variabilité est décomposée, construction des composantes principales. L'emphase est mise sur les résultats numériques et graphiques fournis par les logiciels statistiques, pour comprendre chacune des sorties et savoir auxquelles s'intéresser en priorité. L'interprétation des résultats et des graphiques est détaillée grâce aux études de cas provenant d'études réelles, ainsi qu'aux discussion de groupe.

Prochaines sessions publiques

Aucune session publique n'est prévue prochainement. Contactez-nous si vous êtes intéressé.

Rabais disponibles

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