Basic Principles of Factorial Methods in Descriptive Statistics

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10 Questions

Quelle fonction de factoextra est utilisée pour construire un histogramme des contributions et des cosinus carrés pour les variables (colonnes) ou les individus (lignes) ?

fviz_contrib

Quelle analyse est particulièrement adaptée à l'exploration de données issues d'une enquête par sondage, selon le texte ?

Analyse de Correspondances Multiples (ACM)

Quel est le paramètre utilisé avec les fonctions fviz_ca_col et fviz_ca_row pour construire le premier plan factoriel pour les colonnes (variables) et les lignes (individus) respectivement ?

choice = c('row', 'col')

Quelle fonction de factoextra permet de construire un plan factoriel avec les lignes et les colonnes simultanément ?

fviz_ca_biplot

Quel type d'enquête est spécifiquement mentionné comme exemple d'utilisation de l'Analyse de Correspondances Multiples (ACM) dans le texte ?

Enquête sur la mobilité d'une population

Quel est l'objectif principal de l'Analyse en Composantes Principales (ACP) ?

Extraire l'information principale d'un tableau à double entrée

Quelles sont les analyses factorielles qui s'appliquent aux variables quantitatives ?

ACP

Quelle méthode statistique explicative et prédictive met en jeu une variable à expliquer qualitative ?

Analyse Factorielle Discriminante (AFD)

Quelle méthode permet de rechercher un nombre limité de composantes principales non corrélées entre elles ?

Analyse en Composantes Principales (ACP)

Quelle est la principale différence entre les analyses factorielles et les classifications dans le contexte des méthodes factorielles ?

Les analyses factorielles concernent les nuages et axes factoriels, tandis que les classifications concernent les agrégations et classes.

This quiz covers the basic principles of factorial methods in descriptive statistics, focusing on unidimensional analysis. Topics include principal component analysis (PCA) for quantitative variables, correspondence analysis (CA) for two qualitative variables, and multiple correspondence analysis (MCA) for several qualitative variables.

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