Канал: mathAgrocampus

Régression linéaire multiple

Régression linéaire multiple

Analyse en Composantes Principales (ACP)

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Analyse de variance à 2 facteurs (avec interaction)

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Régression linéaire simple

Régression linéaire simple

Analyse de variance à 1 facteur

Analyse de variance à 1 facteur

Liaison entre 2 variables quantitatives

Liaison entre 2 variables quantitatives

Analyse de variance à 2 facteurs

Analyse de variance à 2 facteurs

Comparaison de moyennes

Comparaison de moyennes

Comparaison de variances

Comparaison de variances

SG2 : Estimation

SG2 : Estimation

SG1 : Description d'une série de valeurs

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Copie de CARME 2011 - About the history of Multiple Correspondence Analysis - Ludovic Lebart

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ACM compléments

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Classification Exemple

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AFC Première approche

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Classification Pour Aller Plus Loin HD

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Classification Intro HD

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Classification Core HD

Classification Core HD

ACM Introduction

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Cours AFC Compléments

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AFC Cours 1

AFC Cours 1

AFC sur données textuelles

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Affichage de l'éco conception Baudry Rondeau

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CARME 2011 - Additional information to the talk of Ludovic Lebart about MCA

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CARME 2011 - Textual and lexical statistics - Mónica Bécue Bertaut

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CARME 2011 - Interview with Jan de Leeuw about history of Correspondence Analysis

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Carme 2011 - Tutorial: From one to multiple data tables with FactoMineR - Sébastien Lê

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Carme 2011 - Advances in visualizing categorical data - Michael Friendly

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Carme 2011 - Past, Present, and Future of Multidimensional Scaling - Patrick J.F. Groenen

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CARME 2011 - History of Nonlinear Principal Component Analysis - Jan de Leeuw

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CARME 2011 - General presentation

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CARME 2011 - Analyzing spatial multivariate structures - Stéphane Dray

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CARME 2011 - History of canonical correspondence analysis in ecology - Cajo J.F. ter Braak

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CARME 2011 - Biplots: Taking stock - John Gower

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CARME 2011 - Three-mode correspondence analysis - Pieter Kroonenberg

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CARME 2011 - Birth of CA in Rennes and what's new 40 years later? - Brigitte Le Roux

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CARME 2011 - Letting data speak: Enunciative modalities of correspondence analysis - Richard Volpato

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CARME 2011 - Speed presentation of posters

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CARME 2011 - Some comments on Correspondence Analysis - Pierre Cazes

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CARME 2011 - Cluster analysis with k-means: what about the details? - Maurice Roux

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CARME 2011 - About the history of Multiple Correspondence Analysis - Ludovic Lebart

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SG3.1 - 1.Données, notations, question, formailsation

SG3.1 - 1.Données, notations, question, formailsation

SG3.2 - 2.Test classique

SG3.2 - 2.Test classique

SG3.1 - 2.5.Erreurs et risques

SG3.1 - 2.5.Erreurs et risques

SG3.1 - 3.Test de Student

SG3.1 - 3.Test de Student

SG3.2 - 1.Données, notations, question, formalisation

SG3.2 - 1.Données, notations, question, formalisation

SG3.2 - 0.Introduction au cours

SG3.2 - 0.Introduction au cours

SG3.1 - 2.6.Fonction puissance d'un test

SG3.1 - 2.6.Fonction puissance d'un test

SG3.1 - 2.4.Lien entre test et intervalle de confiance

SG3.1 - 2.4.Lien entre test et intervalle de confiance

SG3.1 - 2.2.Règle de décision

SG3.1 - 2.2.Règle de décision

SG3.1 - 2.3.Probabilité critique

SG3.1 - 2.3.Probabilité critique

SG3.1 - 2.1.Loi d'échantillonnage de la différence de deux moyennes

SG3.1 - 2.1.Loi d'échantillonnage de la différence de deux moyennes

SG3.1 - 2.Test classique lorsque les variances sont connues

SG3.1 - 2.Test classique lorsque les variances sont connues

SG3.1 - 0.Introduction au cours

SG3.1 - 0.Introduction au cours

Présentation du laboratoire

Présentation du laboratoire

SG4.2 - 8.Test de signification d'un coefficient

SG4.2 - 8.Test de signification d'un coefficient

SG4.2 - 6.Test global de l'effet d'un facteur

SG4.2 - 6.Test global de l'effet d'un facteur

SG4.2 - 9.Analyse de variance à 2 facteurs dans R

SG4.2 - 9.Analyse de variance à 2 facteurs dans R

SG4.2 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG4.2 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG4.2 - 7.Tableau récapitulatif

SG4.2 - 7.Tableau récapitulatif

SG4.2 - 5.Décomposition de la variabilité

SG4.2 - 5.Décomposition de la variabilité

SG4.2 - 3.Estimation des paramètres

SG4.2 - 3.Estimation des paramètres

SG4.2 - 2.Modèle

SG4.2 - 2.Modèle

SG4.1 - 8.Test de signification d'un coefficient

SG4.1 - 8.Test de signification d'un coefficient

SG4.2 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG4.2 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG4.1 - 6.Test global de l'effet du facteur

SG4.1 - 6.Test global de l'effet du facteur

SG4.2 - 0.Introduction au cours

SG4.2 - 0.Introduction au cours

SG4.1 - 5.Décomposition de la variabilité

SG4.1 - 5.Décomposition de la variabilité

SG4.1 - 7.Tableau récapitulatif

SG4.1 - 7.Tableau récapitulatif

SG4.1 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG4.1 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG4.1 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG4.1 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG4.1 - 3.Estimation des paramètres

SG4.1 - 3.Estimation des paramètres

SG4.1 - 2.Modèles

SG4.1 - 2.Modèles

SG4.1 - 0.Introduction

SG4.1 - 0.Introduction

MLAD3 - 5.Conclusion

MLAD3 - 5.Conclusion

MLAD3 - 4.De la résolution 3 à la résolution 4

MLAD3 - 4.De la résolution 3 à la résolution 4

$MLAD3 - 2.3.3.Plan fractionnaire 2^5-2$

MLAD3 - 2.3.3.Plan fractionnaire 2^5-2

MLAD3 - 3.Dépouillement d'un plan

MLAD3 - 3.Dépouillement d'un plan

MLAD3 - 2.4.Nombre de facteurs et nombre d'essais

MLAD3 - 2.4.Nombre de facteurs et nombre d'essais

$MLAD3 - 2.3.1.Plan fractionnaire 2^3-1$

MLAD3 - 2.3.1.Plan fractionnaire 2^3-1

$MLAD3 - 2.3.3.Plan fractionnaire 2^4-1$

MLAD3 - 2.3.3.Plan fractionnaire 2^4-1

MLAD3 - 2.2.Exemple : plan à 3 facteurs en 4 essais

MLAD3 - 2.2.Exemple : plan à 3 facteurs en 4 essais

$MLAD3 - 2.3.Principe de construction des plans fractionnaires 2^p-k$

MLAD3 - 2.3.Principe de construction des plans fractionnaires 2^p-k

MLAD3 - 1.Plan complet

MLAD3 - 1.Plan complet

MLAD3 - 2.1.Qu'est-ce qu'un bon plan ?

MLAD3 - 2.1.Qu'est-ce qu'un bon plan ?

$MLAD3 - 2.Construction d'un plan fractionnaire$

MLAD3 - 2.Construction d'un plan fractionnaire

MLAD3 - 0.Introduction au cours

MLAD3 - 0.Introduction au cours

MLAD3 - 0.1.Facteurs et des modalités

MLAD3 - 0.1.Facteurs et des modalités

SG5.2 - 7.Décomposition de la variabilité

SG5.2 - 7.Décomposition de la variabilité

SG5.2 - 3.Estimation des paramètres

SG5.2 - 3.Estimation des paramètres

SG5.2 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG5.2 - 4.Ecarts au modèle : résidus

SG5.2 - 5.Test de signification du coefficient de régression

SG5.2 - 5.Test de signification du coefficient de régression

SG5.2 - 6.Intervalle de confiance de Beta

SG5.2 - 6.Intervalle de confiance de Beta

SG5.1 - 3.3.Test de signification du coefficient de corrélation

SG5.1 - 3.3.Test de signification du coefficient de corrélation

SG5.2 - 2.Modèle

SG5.2 - 2.Modèle

SG5.1 - 3.6.Comparaison de deux coefficients issus d'échantillons indépendants

SG5.1 - 3.6.Comparaison de deux coefficients issus d'échantillons indépendants

SG5.2 - 1.Problèmes, données, notations, exemples

SG5.2 - 1.Problèmes, données, notations, exemples

SG5.1 - 3.5.Intervalle de confiance

SG5.1 - 3.5.Intervalle de confiance

SG5.2 - 0.Introduction au cours

SG5.2 - 0.Introduction au cours

SG5.1 - 3.2.Estimation des paramètres

SG5.1 - 3.2.Estimation des paramètres

SG5.1 - 3.4.Transformation de Fisher

SG5.1 - 3.4.Transformation de Fisher

SG5.1 - 2.Coefficient de corrélation

SG5.1 - 2.Coefficient de corrélation

SG5.1 - 3.1.Cadre

SG5.1 - 3.1.Cadre

SG5.1 - 3.Inférence sur coefficinet de corrélation

SG5.1 - 3.Inférence sur coefficinet de corrélation

SG5.1 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG5.1 - 1.Problème, données, notations, exemples

SG5.1 - 0.Introduction au cours

SG5.1 - 0.Introduction au cours

MLAD4 - 4.Ajustement de nuage des individus

MLAD4 - 4.Ajustement de nuage des individus

MLAD4 - 6.Nuage des variables Nk

MLAD4 - 6.Nuage des variables Nk

MLAD2 - 5.Analyse statistique

MLAD2 - 5.Analyse statistique

MLAD2 - 3.Estimation des paramètres

MLAD2 - 3.Estimation des paramètres

MLAD2 - 2.Modèles

MLAD2 - 2.Modèles

SG2 - 2.Estimation de la moyenne d'une population

SG2 - 2.Estimation de la moyenne d'une population

MLAD1 - 3.Estimation des paramètres

MLAD1 - 3.Estimation des paramètres

SG2 - 4.Estimation, par intervalle, d'une moyenne

SG2 - 4.Estimation, par intervalle, d'une moyenne

SG1 - 2.2.Indicateurs de dispersion

SG1 - 2.2.Indicateurs de dispersion

SG1 - 1.3.Variable qualitative à modalités ordonnées

SG1 - 1.3.Variable qualitative à modalités ordonnées

SG1 - 4.Trois graphiques historiques

SG1 - 4.Trois graphiques historiques

SG2 - 6.Estimation d'une proportion

SG2 - 6.Estimation d'une proportion

SG2 - 5.Estimation, par intervalle, d'une variance

SG2 - 5.Estimation, par intervalle, d'une variance

SG2 - 3.Estimation de la variance d'une population

SG2 - 3.Estimation de la variance d'une population

SG2 - 1.Problème, notations

SG2 - 1.Problème, notations

SG2 - 0.Introduction au cours

SG2 - 0.Introduction au cours

SG1 - 3.Centrage et réduction

SG1 - 3.Centrage et réduction

SG1 - 1.1.Variable qualitative

SG1 - 1.1.Variable qualitative

SG1 - 1.4.Distribution continue

SG1 - 1.4.Distribution continue

SG1 - 2.Indicateurs

SG1 - 2.Indicateurs

SG1 - 2.1.Indicateurs de tendance centrale

SG1 - 2.1.Indicateurs de tendance centrale

SG1 - 1.2.Variable quantitative

SG1 - 1.2.Variable quantitative

Introduction générale au cours de statistique

Introduction générale au cours de statistique

SG1 - 0.Introduction au cours

SG1 - 0.Introduction au cours

SG1 - 1.Graphiques

SG1 - 1.Graphiques

MLAD1 - 10.Prévision

MLAD1 - 10.Prévision

MLAD1 - 7.Test de signification d'un coefficient de régression

MLAD1 - 7.Test de signification d'un coefficient de régression

MLAD1 - 8.Intervalle de confiance de Beta1

MLAD1 - 8.Intervalle de confiance de Beta1

MLAD1 - 9.Linéarité

MLAD1 - 9.Linéarité

MLAD1 - 6.Test global du modèle

MLAD1 - 6.Test global du modèle

MLAD1 - 4.Ecarts au modèle : résidus

MLAD1 - 4.Ecarts au modèle : résidus

MLAD1 - 2.Modèle

MLAD1 - 2.Modèle

MLAD1 - 5.Décomposition de la variable

MLAD1 - 5.Décomposition de la variable

MLAD1 - 1.Problèmes, données, notations, exemples

MLAD1 - 1.Problèmes, données, notations, exemples

MLAD1 - Dernière nouvelle du LMA² (Trophées Syntec)

MLAD1 - Dernière nouvelle du LMA² (Trophées Syntec)

MLAD1 - 0.Introduction au cours

MLAD1 - 0.Introduction au cours

MLAD2 - 7.Généralisation à plus de deux facteurs

MLAD2 - 7.Généralisation à plus de deux facteurs

MLAD2 - 6.Cas sans répétitions : K=1

MLAD2 - 6.Cas sans répétitions : K=1

MLAD2 - 4.Ecarts du modèle : résidus

MLAD2 - 4.Ecarts du modèle : résidus

MLAD2 - 1.Problème, données, notations, exemples

MLAD2 - 1.Problème, données, notations, exemples

MLAD2 - 0.Introduction au cours

MLAD2 - 0.Introduction au cours

MLAD4 - 5.Représentation des variables associée à la représentation des individus

MLAD4 - 5.Représentation des variables associée à la représentation des individus

MLAD4 - 1.Données, notations, exemples

MLAD4 - 1.Données, notations, exemples

MLAD4 - 3.Nuage des individus Ni

MLAD4 - 3.Nuage des individus Ni

MLAD4 - 2.Objectifs

MLAD4 - 2.Objectifs

MLAD4 - 0.Introduction au cours

MLAD4 - 0.Introduction au cours