L'analyse factorielle est un terme qui désigne aujourd'hui plusieurs méthodes d'analyses de grands tableaux rectangulaires de données, visant à déterminer et à hiérarchiser des facteurs corrélés aux données placées en colonnes. Au sens anglo-saxon du terme, l'analyse factorielle (factor analysis) désigne une méthode de la famille de la statistique multivariée, utilisée pour décrire un ensemble de variables observées, au moyen de variables latentes (non observées). Pour réduire le nombre de variables, la méthode calcule ces variables latentes comme combinaisons linéaires des variables observées. Créée au début du par Charles Spearman, cette méthode est utilisée en psychologie et particulièrement en psychométrie. Dans la méthodologie Q, Stephenson, un élève de Spearman, distingue l'analyse factorielle R, orientée sur les différences interindividuelles, et l'analyse factorielle Q, orientée sur les différences intraindividuelles . En France, la terminologie « analyse factorielle » représente une autre famille de méthodes plus récentes et d'applications bien plus larges touchant la plupart des disciplines qui manipulent des grands tableaux de données. Cette famille est composée principalement de l'analyse en composantes principales (ACP) et de l'analyse factorielle des correspondances (AFC), développée par Jean-Paul Benzécri à Rennes puis à Paris à partir des années 1960. Dans le langage des praticiens français, le terme analyse factorielle désigne une sous-famille de méthodes de l'analyse des données, aux côtés des méthodes de classification automatique. En analyse factorielle au sens français, on associe aux lignes et aux colonnes d’un tableau de données un nuage de points évoluant dans un espace de grande dimension. Plus précisément, si le tableau présente lignes et colonnes et a pour terme général (à l’intersection de la ligne et de la colonne ), on construit : le nuage contenant points (un point représente une ligne) dans un espace à dimensions noté (une dimension par colonne). Les coordonnées du point sont les valeurs de la ligne soit {}.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (20)
EE-612: Fundamentals in statistical pattern recognition
This course provides in-depth understanding of the most fundamental algorithms in statistical pattern recognition or machine learning (including Deep Learning) as well as concrete tools (as Python sou
MATH-101(de): Analysis I (German)
Es werden die Grundlagen der Analysis sowie der Differential- und Integralrechnung von Funktionen einer reellen Veränderlichen erarbeitet.
MATH-448: Statistical analysis of network data
A first course in statistical network analysis and applications.
Afficher plus
Publications associées (309)
Concepts associés (21)
Valeur propre, vecteur propre et espace propre
En mathématiques, et plus particulièrement en algèbre linéaire, le concept de vecteur propre est une notion algébrique s'appliquant à une application linéaire d'un espace dans lui-même. Il correspond à l'étude des axes privilégiés, selon lesquels l'application se comporte comme une dilatation, multipliant les vecteurs par une même constante. Ce rapport de dilatation est appelé valeur propre, les vecteurs auxquels il s'applique s'appellent vecteurs propres, réunis en un espace propre.
Variable latente
In statistics, latent variables (from Latin: present participle of lateo, “lie hidden”) are variables that can only be inferred indirectly through a mathematical model from other observable variables that can be directly observed or measured. Such latent variable models are used in many disciplines, including political science, demography, engineering, medicine, ecology, physics, machine learning/artificial intelligence, bioinformatics, chemometrics, natural language processing, management, psychology and the social sciences.
Modèle d'équations structurelles
La modélisation d'équations structurelles ou la modélisation par équations structurelles ou encore la modélisation par équations structurales (en anglais structural equation modeling ou SEM) désignent un ensemble diversifié de modèles mathématiques, algorithmes informatiques et méthodes statistiques qui font correspondre un réseau de concepts à des données. On parle alors de modèles par équations structurales, ou de modèles en équations structurales ou encore de modèles d’équations structurelles.
Afficher plus