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Classification Ascendante Hiérarchique - Playlist
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Clustering - Playlist
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Analyse Factorielle Multiple (AFM) - Playlist
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Analyse des Correspondances Multiples (ACM) - Playlist
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Analyse des correspondances (AFC) - Playlist
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Multiple Correspondence Analysis - Playlist
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Correspondence Analysis - Playlist
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Analyse en Composantes Principales - Playlist
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Principal Component Analysis - Playlist
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Analyse de données - Playlist
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Handling missing values - Playlist
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Analyse de données avec FactoMineR
L'analyse de données avec R et FactoMineR. Comment faire une ACP, une ACM, une AFM ou encore une classification ? Quelles aides à l'interprétation ? Comment construire des graphiques lisibles ? comment gérer les données manquantes ? Autant de questions abordées dans ces différentes vidéos.-
Cours d'ACP : théorie et pratique (ancienne version) - Duration: 49 minutes.
- CC
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Démarche en analyse des données (ancienne version) - Duration: 7 minutes, 53 seconds.
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ACP avec le menu déroulant de FactoMineR - Duration: 10 minutes.
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Analyse en Composantes Principales (ACP) avec FactoMineR - Duration: 14 minutes.
- CC
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Analyse des correspondances avec FactoMineR - Duration: 10 minutes.
- CC
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Analyse des correspondances multiples (ACM ou AFCM) FactoMineR - Duration: 18 minutes.
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Analyse factorielle de données mixtes avec FactoMineR - Duration: 7 minutes, 40 seconds.
- CC
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AFM avec FactoMineR (ancienne version) - Duration: 15 minutes.
- CC
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Description des dimensions d'une analyse factorielle (ACP, AFC, ACM, AFM, etc.) - Duration: 6 minutes, 48 seconds.
- CC
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Classification avec FactoMineR - Duration: 15 minutes.
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Caractérisation d'une variable qualitative et de ses modalités - Duration: 7 minutes, 7 seconds.
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Données manquantes en ACP avec missMDA et FactoMineR - Duration: 4 minutes, 2 seconds.
- CC
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Exploratory multivariate analysis with R and FactoMineR
This video shows how to perform exploratory multivariate analyses in a French way using R and FactoMineR and how to handle missing values.
Principal component analysis, (multiple) correspondence analysis, multiple factor analysis, principal component method on mixed data or a clustering are available but also tools to interpret the results obtained from principal component methods.-
Data analysis methods summary - Duration: 7 minutes, 18 seconds.
- CC
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Principal component analysis (part1: data - practicalities) - Duration: 11 minutes.
- CC
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Principal component analysis (part 2/3: studying individuals and variables) - Duration: 30 minutes.
- CC
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Principal component analysis (part 3/3: interpretation aids) - Duration: 15 minutes.
- CC
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Principal component analysis (PCA) with R - Duration: 14 minutes.
- CC
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PCA with FactoMineR - Duration: 16 minutes.
- CC
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Factoshiny: interactive graphs in exploratory multivariate data analysis - Duration: 11 minutes.
- CC
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Handling missing values in PCA - Duration: 16 minutes.
- CC
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Correspondence Analysis (part 1/5): Introduction - Duration: 17 minutes.
- CC
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Correspondence Analysis (part 2/5): Visualizing the row and column clouds - Duration: 12 minutes.
- CC
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Correspondence Analysis (part 3/5): Inertia and percentage of inertia - Duration: 14 minutes.
- CC
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Correspondence Analysis (part 4/5): Simultaneous representation - Duration: 12 minutes.
- CC
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Sensométrie avec SensoMineR
Installation de R et SensoMineR, importation de données, caractérisation de produits, évaluation de la performance d'un jury, cartographie des préférences, catégorisation de produits-
Installation de R et de SensoMineR - Duration: 2 minutes, 53 seconds.
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Importation des données chocolat du module sensométrie - Duration: 4 minutes, 25 seconds.
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Caractérisation de produits avec SensoMineR - Duration: 10 minutes.
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Evaluation de la performance d'un jury sous SensoMineR - Duration: 8 minutes, 42 seconds.
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Faire une cartographie des préférences avec SensoMineR - Duration: 7 minutes, 51 seconds.
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Analyser des données de catégorisation par SensoMineR - Duration: 3 minutes, 28 seconds.
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Construire un plan de Williams ou un plan optimal avec SensoMineR - Duration: 5 minutes, 39 seconds.
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Module de sensométrie
Ensemble des cours formant le module de sensométrie dispensé par F. Husson aux étudiants d'Agrocampus-
MOOC de sensométrie - Duration: 4 minutes, 13 seconds.
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Courte introduction à la sensométrie - Duration: 13 minutes.
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Introduction au plan d'expériences en analyse sensorielle - Duration: 28 minutes.
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Séq 1 - Présentation du jeu de données et première description - Duration: 9 minutes, 41 seconds.
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Séq 2 - Modèles d'analyse de variance en sensométrie - Duration: 29 minutes.
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Séq 3 - Caractérisation de produits en sensométrie - Duration: 18 minutes.
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Evaluation de la performance d'un jury sensoriel - Duration: 41 minutes.
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Construction d'un espace produit - Duration: 36 minutes.
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Cartographie des préférences - Duration: 32 minutes.
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Description de produits par catégorisation - Duration: 43 minutes.
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Profil idéal et segmentation de population - Duration: 24 minutes.
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Statistique avec R
Comment mettre en oeuvre les principales méthodes statistiques avec R-
Installer un package sous R : exemple avec le package Rcmdr - Duration: 55 seconds.
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Importer des données sous R avec Rcmdr - Duration: 4 minutes, 14 seconds.
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Obtenir les statistiques descriptives d'un tableau de données avec Rcmdr - Duration: 2 minutes, 50 seconds.
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Construire des graphes avec R et Rcmdr - Duration: 2 minutes, 48 seconds.
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Construire un test de comparaison de moyennes sous R - Duration: 2 minutes, 24 seconds.
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Régression linéaire simple avec R - Duration: 2 minutes, 28 seconds.
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L'analyse de variance sous R - Duration: 6 minutes, 23 seconds.
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Calcul de quantile, de probabilité critique et graphe d'une loi Normale ou de Student - Duration: 101 seconds.
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ACP avec le menu déroulant de FactoMineR - Duration: 10 minutes.
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Analyse en Composantes Principales (ACP) avec FactoMineR - Duration: 14 minutes.
- CC
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Analyse des correspondances avec FactoMineR - Duration: 10 minutes.
- CC
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Cours de stat à Agrocampus
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