Livres

Nos livres présentés dans la section de cours décrivent les principales méthodes d'analyse de données (ACP, AFC, ACM, classification).

Références : articles, sites internet et tutoriels

Comment citer FactoMineR ?

Références sur le package FactoMineR

  • Lê, S., Josse, J. & Husson, F. (2008). FactoMineR: An R Package for Multivariate Analysis. Journal of Statistical Software. 25(1). pp. 1-18.
  • Kostov, B., Bécue-Bertaut, M., Husson, F. (2013). Multiple Factor Analysis for Contingency Tables in FactoMineR Package. R Journal, 5, 28-38.
  • Kostov, B., Bécue-Bertaut, M., Husson F. (2015). Correspondence Analysis on Generalised Aggregated Lexical Tables (CA-GALT) in the FactoMineR Package. R Journal. vol. 7 num. 1. pp. 109-117
  • Josse, J. & Husson, F. (2016). missMDA a package to handle missing values in principal component methods. Journal of Statistical Software, 70(1).

A propos de la classification ascendante hiérarchique

Husson, F., Josse, J. & Pagès J. (2010). Principal component methods - hierarchical clustering - partitional clustering: why would we need to choose for visualizing data?. Technical report.

Bibliographie

Escofier B. & Pagès J. (2008). Analyses Factorielles Simples et Multiples: Objectifs, Méthodes et Interprétation. Dunod, 4th edn, Paris.

Govaert, G. (2003). Analyse des données. Lavoisier

Husson F., Lê S., Pagès J. (2016). Analyse de données avec R. Presses Universitaires de Rennes, 2ème édition.

Jolliffe I. (2002). Principal Component Analysis. Springer. 2nd edn.

Lebart L., Piron M. & Morineau A. (2006). Statistique exploratoire multidimensionnelle: visualisation et inférence en fouilles de données. Dunod, 4th edn, Paris.

Pagès, J. (2013). Analyse Factorielle Multiple avec R. EDP (site).