Nouveautés

Un MOOC (cours en ligne gratuit) en analyse de données débutera le 27 février 2017. Vous trouverez de nombreuses vidéos sur les méthodes d'analyse de données, vous pourrez récupérer le fichier pdf avec les transparents, faire des quiz pour vous auto-évaluer, voir comment mettre en oeuvre la méthode sur ordinateur grâce à des vidéos didacticiel sur FactoMineR, et vous aurez la possibilité de faire des exercices. Cliquer ici pour vous inscrire (inscription gratuite) ou pour plus d'information.

Le nouveau package Factoshiny, complémentaire de FactoMineR, est disponible sur le CRAN. Il permet de paramétrer les principales méthodes de FactoMineR et permet de construire des graphique de façon interactive. Vous trouverez ici une vidéo de démonstration.

Nouveau menu déroulant de FactoMineR disponible en Français ou en anglais grâce au package RcmdrPlugin.FactoMineR

Vidéos sur l'utilisation de FactoMineR pour faire une ACP, AFC, ACM, analyse factorielle multiple, classification ascendante hiérarchique

La version 1.24 de FactoMineR propose un nouveau module graphique qui "optimise" la position des libellés pour éviter qu'ils se chevauchent, qui permet de sélectionner les éléments que l'on souhaite visualiser, etc. (slides, vidéo)

Quatre reviewings sur le livre Analyse de données avec R sont disponibles à l'adresse suivante. Pour voir le reviewing complet de Gary Evans pour Journal of Statistical Software.

missMDA: un nouveau package pour gérer les données manquantes en ACP, ACM et AFM avec FactoMineR

Un nouveau Google groupe a été créé sur FactoMineR et plus généralement l'analyse de données. Ce groupe permet d'avoir les dernières nouvelles sur FactoMineR et permet de poser des questions. N'hésitez pas à rejoindre ce groupe.

Des tutoriaux sur FactoMineR sont disponibles (ACP, classification, données manquantes en ACP, ellipses de confiance)

Une description de FactoMineR est disponible dans FactoMineR: an R package for multivariate analysis, Journal of Statistical Software.

FactoMineR en quelques mots

FactoMineR est un package R dédié à l'analyse exploratoire multidimensionnelle de données (à la Française). Il a été développé et il est maintenu par F. Husson*, J. Josse*, S. Lê*, d'Agrocampus Rennes, et J. Mazet.

Pourquoi utiliser FactoMineR?

  1. Il permet de réaliser des analyses classiques 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.
  2. Il permet l'ajout d'information supplémentaire telle que des individus et/ou des variables supplémentaires.
  3. Il fournit un point de vue géométrique et de nombreuses sorties graphiques.
  4. Il fournit de nombreuses aides à l'interprétation (description automatique des axes, nombreux indicateurs, ...).
  5. Il peut prendre en compte diverses structures sur les données (structure sur les variables, hiérarchie sur les variables, structure sur les individus).
  6. Une interface graphique est disponible.

Installer FactoMineR et son interface graphique

  1. Télécharger R à l'adresse suivante: http://lib.stat.cmu.edu/R/CRAN/.
  2. Télécharger le package FactoMineR à partir du CRAN.
  3. Télécharger le package RcmdrPlugin.FactoMineR à partir du CRAN.

Utilisation du menu déroulant de FactoMineR:

Lancer Rcmdr puis charger le plug-in de FactoMineR

library(Rcmdr)

Dans le menu de Rcmdr, faire Outils ==> Charger des Plug-ins Rcmdr ... et choisir le plug-in RcmdrPlugin.FactoMineR. Il faut accepter de relancer Rcmdr pour que les options soient prises en compte.

Si vous voulez avoir le menu de FactoMineR disponible à chaque lancement de Rcmdr, vous pouvez faire : Outils ==> Enregistrer les options de Rcmdr