Valorisation des données — rôle ?
Transformer données brutes en informations exploitables.
Analyse préliminaire — objectif ?
Hiérarchiser facteurs et structurer les données.
Tableau de contingence — effectif ?
Nombre d’individus pour chaque couple de modalités.
Indépendance — hypothèse ?
Variables non liées, effectifs attendus en produit de marges.
Test khi-deux — but ?
Comparer observé et attendu pour vérifier l’indépendance.
Distance khi-deux — signification ?
Mesure l’écart entre profils lignes, pondérée par marges.
Profils lignes — représentation ?
Points dans un espace de dimension I-1.
Représentation optimale — but ?
Représenter au mieux la structure des profils.
Applications AFC — exemples ?
Analyse de tableaux catégoriels, réseaux, complexité économique.
Donnée brute — définition ?
Information collectée sans traitement ni contexte.
Transformation en information — étape ?
Traitement pour donner du sens aux données.
Système d’aide à la décision — composition ?
Analyse + connaissances pour guider choix et actions.
Analyse préliminaire — méthodes ?
Descriptives, partitionnement, explicatives.
Tableau croisé — effectif ?
Nombre d’individus pour chaque modalité.
F_{ij} — définition ?
Proportion x_{ij} / n, probabilité jointe.
Indépendance — formule ?
f_{ij}^* = f_{i.}f_{.j}.
Distance chi-deux — formule ?
Sum [(f_{ij}-f_{i.}f_{.j})² / (f_{i.}f_{.j})].
Nuage NI — représentation ?
Profils lignes dans un espace de dimension I-1.
Teste tes connaissances avec un QCM de 18 questions sur Introduction à l'Analyse des Correspondances.
1. Quelle transformation permet de passer d’une donnée brute à une information utile pour guider une décision ?
2. Quel est le rôle principal d’un système d’aide à la décision ?
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