Tutoriels

1

                            Panorama de l'ACP
    Qualité d'une projection. Axes et plans factoriels.
    Interprétation d'une ACP.
    ACP sur le variables.
    Formules de transition.

2

                        ACP sur les individus
    Nuage des individus. Inertie et inertie projetée.
    Maximisation de l'inertie projetée :
        * Sur un axe.
        * Sur un plan.
        * Sur un sous-espace quelconque.

3

                        ACP sur les variables
    Espace des variables.
    Propriétés (distance, orthogonalité, corrélation).
    Analyse du nuage des variables.
    Dualité et formules de transition.

Tutoriels

4

                        Interprétation d'une ACP
    Les outils d'interprétation (constributions et qualités).
    Les regles d'interprétation.
    Choix du nombre d'axes.

5

                        Compléments sur l'ACP
    Compression et reconstitution de données.
    ACP généralisée.
    ACP sur rangs.

Tutorials

1

            Overview of Correspondence Analysis
   Independence and interaction between categorical variables.
   The two PCAs on contengency tables.
   What is expected from a graphic representation ?

2

           Mechanism of Correspondence Analysis
    Reformating data.
    The Chi-square distance.
    The two PCAs on rows and columns.

3

         Interpretation of Correspondence Analysis
    Plots.
    Interpretation of the total inertia.
    Eigenvalues.
    Inertia of the modalities.
    Quality of representation of the modalities.
    Inertia of the factors.

4

                                  An example (1)
   The data.
    Inertia.
    Interpretation of the factors.
    Summary of intyerpretation of the factors.

Tutorials

5

            An example (2): interpreting the modalities
    Quality of representation, square cosines.
    Distances to the origin.
    Heavy modalities.
    Neighboring modalities.

6

                   An example (3) : the combined plot   
    The basic idea.
    Neighboring modalities.
    Confirming with the contengency table.
    Summary of the analysis.

7

                                  Complements
    Supplementary variables.
    Ordinal variables.
    The Guttman effect.

Tutoriel

1

Règle de la Distance Minimale.
   Critère de la Somme des Carrés.
   L'algorithme K-means. Convergence.
   K-means incrémental.

2

Initialisation (nombre et positions des prototypes)
   Aides à l'interprétation

Etude de cas  (Contribution de la société StatSoft)

3

Les données. L'initialisation
   Analyse des résultats :
       * Composition des classes
       * La statistique F
       * Moyennes par classe
       * Croisements variables-classes
       * Distance entre les classes