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Analyse anova Réseau et sécurité informatique Base de données Programmation avancée Intelligence arti ?cielle Système d'exploitation avancé Génie logiciel Analyse numérique Analyse ?nancière Analyse de données Comptabilité analytique d'exploitation Économ

Réseau et sécurité informatique Base de données Programmation avancée Intelligence arti ?cielle Système d'exploitation avancé Génie logiciel Analyse numérique Analyse ?nancière Analyse de données Comptabilité analytique d'exploitation Économie générale Droit informatique anglais TIC JAVA CANOVA et ACP comparaison Le principe de l'ACP est de rechercher les facteurs qui rendent le mieux compte des données Ils forment un système d'axes orthogonaux tel que la variance le long des axes est maximale Dans le cas de l'ANOVA on simpli ?e les calculs en dé ?nissant soi même les facteurs et ensuite on calcule la variance pour chaque facteur Evidemment en pratiquant de cette façon on perd de l'information puisque l'on ne conserve pas l'information sur la répartition des points on dispose seulement des valeurs des variances Cette similitude entre les deux méthodes se traduit par une distribution identique des valeurs propres et des variances Présentation de la méthode ANOVA Pour mieux comprendre ce qu'est une analyse de variance prenons l'exemple d'un auteur qui veut absolument conserver l'ensemble de ces résultats et les publier et un éditeur dont la principale préoccupation est de g? cher le moins possible de papier Prenons l'exemple d'un tableau de chi ?res la méthode ANOVA permet de trancher entre les deux protagonistes précédents en résolvant le problème de savoir si cela vaut la peine de garder ce tableau de chi ?res Dans ce contexte il faut aussi savoir qu'un tableau de chi ?re ne peut être publié que si l'on est capable de le commenter Si l'on considère le tableau de données initiales sur l'orge qui est à D il est clair que l'on ne sait pas le commenter Une solution est de se limiter à D en décomposant le tableau initial en sous tableaux de dimension inférieure Décomposition en sous tableaux Le tableau de données initiales contient données avec un écart type de qui montre que toutes les cases ne sont pas homogènes ce qui mérite de regarder plus en détails les sous tableaux Par exemple on peut construire la tableau lignée x lieu comme ci-dessous Lign ée Tot al Man churi a Svan sota Velv et Trebi Peatl and Total C Le premier commentaire que l'on peut faire sur ce tableau en regardant les sommes des lignes et des colonnes total et total c'est que toutes les lignées n'ont pas le même rendement et que selon les lieux les rendements di ?èrent aussi Le second commentaire concerne la distribution des données Si elle est homogène les tableaux D su ?sent et les seules informations pertinentes à conserver pour l'éditeur ce sont les deux tableaux Total et Total Par contre si cela est hétérogène c'est à dire que certaines lignées sont meilleures sur certains lieux comment quanti ?er cette information D C'est là qu'intervient la méthode ANOVA proposée par Fisher Mather K - Analyse statistique en biologie ACTA Editions GAUTHIER-VILLARS PARIS En e ?et Fisher a créé et proposé une mesure objective de cette information D en plus des informations contenues dans les tableaux D Cette mesure