INTRO

1. Said EL KHATRI
elkhatri@gmail.com
L’Analyse descriptive des données
multidimensionnelles
Introduction à

2. L'analyse multidimensionnelle des
données :
• systématise les démarches de la statistique descriptive
unidimensionnelle et bidimensionnelle
Lois de probabilité,
Calculs statistiques usuels
Hypothèses,
Tests statistiques,
Courbes,
Projections planes,

3. • utilise un grand nombre d'informations pour expliquer
ou prévoir le comportement d'un phénomène
• x1=f(y1,,yp)
• (x1,,xq)=f(y1,,yp)
• Règle décisionnelle pour prévoir la modalité d’une variable
qualitative à l’aide de plusieurs variables quantitatives
L'analyse multidimensionnelle des
données :

4. • permet la description synthétique d'un phénomène
(défini par plusieurs paramètres)
Décomposition élémentaire du phénomène
Rendre plus facile par la réduction du nombre de
données et d'équations
par l'interprétation de graphes simples (projection
planes, courbes, etc.).
L'analyse multidimensionnelle des
données :

5. • utilise les techniques multidimensionnelles de l'algèbre
linéaire en raison du volume de données à analyser
(traitement des vecteurs, matrices, géométrie ... )
logiciels statistiques, librairies mathématiques,
logiciels graphiques
• ne peut se faire, à priori, sans l'aide des moyens
informatiques
L'analyse multidimensionnelle des
données :

6. • nécessite l'interprétation, l'analyse du professionnel
connaisseur des données à traiter
Enfin, avec l'analyse multidimensionnelle, on accepte une
légère perte en information
afin d'obtenir
un grand gain en signification
L'analyse multidimensionnelle des
données :

7. • Analyse inférentielle (ou décisionnelle)
Deux familles de méthodes d’analyse
de données :
• Analyse descriptive

8. Analyse statistique inférentielle
(ou décisionnelle):
• Rôle :
Etendre les propriétés constatées sur un échantillon à
toute la population et vérifier, éventuellement,
l'adéquation des hypothèses
• Méthodes décisionnelles classiques multidimensionnelles :
+ La Régression Multiple : Une variable quantitative à
expliquer par « p » autres variables quantitatives
+ L'Analyse Discriminante : Une variable qualitative à
expliquer à l'aide de « p » variables quantitatives.

9. Analyse statistique descriptive:
• Rôle :
+ ressortir des propriétés de l'échantillon étudié
+ suggérer des hypothèses sur les données.
• Méthodes multidimensionnelles :
+ Méthodes factorielles: pour réduire le nombre de
variables à analyser
* Analyse en Composantes Principales ACP :
Description de la variabilité de p variables quantitatives
* Analyse Factorielle des Correspondances AFC:
Description de la liaison entre 2 ou plusieurs variables qualitatives
+ Classification Automatique : pour réduire le nombre d'individus à
analyser (Répartition de n individus en k classes tel que dans chaque classe, les
individus se ressemblent )