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Bk multiv Pierre Dumolard CIntroduction Ce manuel a pour objectif de faciliter la compréhension et l ? usage des principales méthodes d ? analyse statistique multivariée à tous ceux que concerne l ? information spatialisée géographes bien sûr mais aussi d

Pierre Dumolard CIntroduction Ce manuel a pour objectif de faciliter la compréhension et l ? usage des principales méthodes d ? analyse statistique multivariée à tous ceux que concerne l ? information spatialisée géographes bien sûr mais aussi de plus en plus d ? autres scienti ?ques de disciplines environnementales aussi bien que sociales L ? approche spatiale étant par essence combinatoire donc complexe nécessite des outils dédiés à l'analyse multidimensionnelle et à la représentation synthétique de ses résultats Que cette approche soit purement exploratoire comme dans le data mining ? opérant sur de grandes bases de données ou con ?rmatoire d ? un modèle sémantique posé a priori pour validation les méthodes multi-variables ont pour utilité essentielle d ? être des valoriseurs ? de connaissance disciplinaire et non des ersatz de celle-ci Parmi toutes les techniques possibles d ? analyse multidimensionnelle le choix a été fait de ne présenter que des méthodes purement statistiques alors que d ? autres façons de faire se développent liées à l ? intelligence arti ?cielle ? comme les réseaux neuronaux par exemple des méthodes couramment utilisées dont les résultats sont su ?samment stables et bien ma? trisés Ce manuel a une optique résolument appliquée plus que d ? une formulation mathématique pointue il part de notions ?nalement assez naturelles ? mises en ?uvre via des logiciels courants sur des exemples complétés par des exercices corrigés C ? est là la structure d ? un chapitre type Bien sûr la compréhension à travers exemples et exercices des notions multivariées implique comme pré- requis une connaissance minimale de la statistique descriptive uni- et bi- variée et tout autant une certaine culture disciplinaire L ? information géographique est nécessairement contextuelle elle comporte des in uences de voisinage et d ? interaction à diverses échelles distances connexités concurrences complémentarités ? Un certain nombre de méthodes qu ? on peut regrouper sous le terme d ? analyse spatiale des données intègrent certaines de ces caractéristiques dans les algorithmes eux mêmes elles ne sont pas présentées ici vu leur grand nombre et leur caractère assez peu universel sauf exception Sont par contre présentées ici des techniques relevant de ce qu ? on appelera analyse des données spatiales qui ne se préoccupent de contraintes spatiales qu ? a posteriori via l ? examen cartographique des résultats par exemple COn distingue dans ce manuel deux grands types d ? analyse multi-variables des données - des méthodes descriptives de synthèse numérique analyses factorielles chapitres - classi ?cations descriptives chapitre - des méthodes davantage explicatives - régressions multiples chapitre - classi ?cation explicative chapitre ANALYSE DES DONNEES SPATIALES description Analyses Factorielles Classi ?cations ascendantes explication Régression multiple ? ? ? An discriminante segmentation CTABLE DES MATIERES Chapitre introduction Chapitre Analyses factorielles généralités Historique des analyses factorielles Traits communs aux analyses factorielles Un tableau numérique peut se représenter par un nuage de points Résumer ce nuage de points le projeter sur un sous ?? espace Axes factoriels Procédure algébrique Informatiquement Chapitre L ? analyse