TÉLÉCHARGER FACTOMINER R

Il est utilisé par de nombreux organismes de recherche, des étudiants de différentes filières en France comme à l’étranger dans plus de 70 pays. Il gère les données manquantes avec missMDA voir ici. Il a été développé et il est maintenu par F. ACP , analyse de données , analyse des correspondances , analyses factorielles , classification , package R Origine: FactoMineR est utilisé aussi bien en recherche qu’en enseignement et développement. FactoMineR est un package du logiciel libre R dédié à l’analyse de données.

Nom: factominer r
Format: Fichier D’archive
Système d’exploitation: Windows, Mac, Android, iOS
Licence: Usage Personnel Seulement
Taille: 42.3 MBytes

FactoMineR est utilisé aussi bien en recherche qu’en enseignement et développement. Ces packages ont chacun leurs domaines d’application. Beaucoup de matériels pédagogique MOOC, livres , etc. Il peut prendre en compte diverses structures sur les données structure sur les variables, hiérarchie sur les variables, structure sur les individus. Il permet de mettre en oeuvre des méthodes analyses de données telles que l’analyse en composantes principales ACP , l’analyse des correspondances AC , l’analyse des correspondances multiples ACM ainsi que des analyses plus avancées. FactoMineR s’adresse à un public aussi bien de statisticiens que de chercheurs ou étudiants d’autres disciplines scientifiques.

FactoMineR s’adresse à un public aussi bien de statisticiens que de chercheurs ou étudiants d’autres disciplines scientifiques. Ces packages ont chacun leurs domaines d’application.

FactoMineR en quelques mots

Lê phpMyVisites Open source web analytics. Il a une interface Shiny qui permet de construire des graphes de façon interactive avec Factoshiny voir ici Il propose une interprétation automatique des résultats obtenus avec FactoMineR grâce à FactoInvestigate voir ici. Films expliquant comment réaliser des analyses factorielles avec FactoMineR: Cette fonction combine les facteurs principaux, la classification hérarchique et le partitionnement pour mieux visualiser et mettre l’accent sur les similarités entre individus.

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De nombreux indicateurs et sorties graphiques sont disponibles. ACPanalyse de donnéesanalyse des correspondancesanalyses factoriellesclassificationpackage R Origine: Toutes les analyses peuvent être effectuées à l’aide d’un menu déroulant convivial. FactoMineR est utilisé aussi bien en recherche qu’en enseignement et développement.

Quand les individus sont décrits par deux variables qualitatives, on peut construire un tableau de contingence et réaliser une AFC Analyse Factorielle des Correspondances. Il gère les données manquantes avec missMDA voir ici. Rédacteur de la fiche: Logiciel validé par la communauté ESR. Une interface graphique est disponible. AFM Analyse Factorielle Multipleoù les variables d’un même groupe peuvent être quantitatives ou qualitatives.

Il peut prendre en compte diverses structures sur les données structure sur les variables, hiérarchie sur les variables, structure sur les individus.

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GPL Origine du développement: Ce package propose aussi des sorties graphiques en 3D. Installer FactoMineR et son interface graphique Vous avez facominer possibilité d’installer FactoMineR comme un package classique ou d’installer FactoMineR et son interface graphique afin de l’utiliser de façon plus conviviale.

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Installer FactoMineR

Analyse de données avec R. Se connecter avec OpenID: Quand plusieurs groupes d’individus sont décrits vactominer un groupe de variables quantitatives, l’analyse que l’on propose est une extension de l’AFM appelée AFM Duale.

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Il fournit un point de vue géométrique et de nombreuses sorties graphiques. Il fournit un point de vue géométrique et de nombreuses sorties graphiques.

FactoMineR : analyse de données avec R

Il existe un certain nombre de packages R dédiés aux analyses statistiques multivariées. Vous devez vous connecter pour poster des commentaires lectures Version imprimable Début de page.

Il peut prendre en entrée des extensions csv, txt, xls. Il permet de mettre en oeuvre factominet méthodes analyses de données telles que l’analyse en composantes principales ACPl’analyse des correspondances ACl’analyse des correspondances multiples ACM ainsi que des analyses plus avancées.

Il fournit de nombreuses aides à l’interprétation description automatique des axes, nombreux indicateurs, Beaucoup de matériels pédagogique MOOC, factominegetc.

Il est utilisé par de nombreux organismes de recherche, des étudiants de différentes filières en France comme à l’étranger dans plus de 70 pays. Quand les individus sont décrits par un jeu de variables qualitatives, on peut réaliser une ACM Analyse des Correspondances Multiples.

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Il dispose également d’une interface graphique ade4TkGUI. Il a été développé et il est maintenu par F.