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(X) Une matrice de contingence >>
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>> (X) Une matrice d'observations / variables
(X) Une matrice d'observations / variables
cspcana
—
analyse en composantes principales sur données centrées-réduites
ica_blocs_signals
—
le nombre de composantes indépendantes est déterminé d'après les corrélations entre blocs issus des données
ica_dwresiduals
—
le nombre de composantes indépendantes est déterminé d'après le crière de Durbin-Watson
icajade
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produit la matrice d'extraction des composantes indépendantes selon l'algorithme Jade
icascores
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extrait les composantes indépendantes et les proportions (scores) avec la fonction icajade
kcmeans
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regroupe les observations en groupes par la méthode des nuées dynamiques
outlier
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calcul de 3 paramètres: T2-Hotelling, Q ou variances résiduelles, et effet de levier, permettant d'identifier des échantillons extrêmes
pcaapply
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applique un modèle d'ACP, construit avec un premier jeu de données, sur un deuxième jeu de données
pcana
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analyse en composantes principales
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