We appreciate your efforts to help non-statisticians better understand statistics. I can tell you that through your videos with your clear and simple explanations, I was able to learn ACP and ACM.
Bonjour Natacha, j'ai un problème concernant ta vidéo, après avoir extrait la variable qualitative qua j'essaye de reproduire le graphique des individus leurs noms ne s'affichent pas même lors de biplot, les noms des individus n'apparaissent pas.
Bonjour, Merci pour ces belles explication sur l'ACP. S'il te plait, et sis on est en presence des données non normalisées ou non parametriques, comment peut on centrer et reduire les données?
Bonjour, Merci beaucoup pour la vidéo, ça m'aide vraiment beaucoup. Très bonne explication, claires. Je voudrais demander comment as tu afficher les noms des individus sur le biplot parce que pour le mien c'est les chiffres qui s'affichent et non les noms des individus? Merci
merci pour cette vidéo, svp comment peut-on représenter les facteurs 1 et 3 sur le cercle de corrélation au lieu de réaliser seulement les facteur 1 et 22.
Bonjour, SVP c'est quelle type de corrélation vous avez calculer dans ce cas d'exercice? Pearson? Si je veux appliquer Spearman, comment dois je opérer?
J'ai bien compris, belle vidéo, je veux comprendre pourquoi sur le cercle de correlation entre variable tu as dit dimension 1 pour la ligne horizontale alors qu'on voit qu'il y est marqué dim2 à droite de la figure ? Merci
Bonjour J'ai repris (copier coller) le code ci dessous pour l'exécuter mais il me renvoie ''Erreur dans 1:nrow(valeurspropres) : l'argument est de longueur nulle''. NB: toutes les étapes précédentes avec ma base de données sont correctes. Merci de m'aider à comprendre > barplot(valeurspropres[, 2], names.arg=1:nrow(valeurspropres), + main = "Pourcentage de la variance expliquée par chaque composante", + xlab = "Composantes principales", + ylab = "Pourcentage de la variance expliquee", + col ="steelblue") Erreur dans 1:nrow(valeurspropres) : l'argument est de longueur nulle
Bonjour merci beaucoup pour la vidéo déjà. Mais tu as fait une erreur d'interprétation à partir de 12:10 : Pour les courses en X mètres, plus la valeur de la variable est élevée, plus le score est mauvais car la valeur de la variable correspond au temps mis par l'athlète à courir. Donc 10 secondes est un meilleur score que 11. Donc à 18:10 par exemple en lisant la matrice de corrélation, cela dit plutôt que ceux qui ont une mauvaise performance au 100 mètres ont moins de points.
merci beaucoup mais suis bloquer sur une erreur depuis des jours je peux avoir de l'assistance svp ?? dans cette partie : # Créer un histogramme pour chaque variable quantitative for (var in names(acp_data)[vars_quantitatives]) { print(ggplot(acp_data, aes_string(x = var)) + geom_histogram(bins = 30, fill = "blue", color = "black") + theme_minimal() + labs(title = paste("Histogramme de", var), x = var, y = "Fréquence")) } voici l'erreur : Erreur dans parse(text = x, keep.source = FALSE) : :1:6: symbole inattendu 1: type of ^ Besoin d'aide svp!!!!😭😭😭😭😭
puisque notre objectif et de réduire la dimensionnalité des données alors après @@LeCoinStat ce que vous avez ajouté une variables supplémentaire comment on peut obtenir une nouvelle base après acp? merci pour votre retour
![Quando Rondo - Life Goes On [Official Music Video]](http://i.ytimg.com/vi/eIf3fhMXAow/mqdefault.jpg)
Les données et le code utilisés dans ce tutoriel sont disponibles ici : github.com/LeCoinStat/LeCoinStat/tree/main/ACPAvecR
merci
C'est une bonne présentation et complete que j'ai jamais consulté sur youtube comme tuto... Merci beaucoup à vous.
Avec plaisir 😊
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we are waiting for a video that explains ACM in RStudio
Je prépare la vidéo pour la semaine prochaine. Stay tuned
🚀
Merci pour ta vidéo j'ai beaucoup appris.
Avec plaisir
Merci mademoiselle pour vos vidéos de grandes qualité, voilà une belle mise à jour de R et du code très efficace
S'il vous plaît madame merci pour vos vidéos et de meilleures explications. Je peux avoir votre email ou numéro ?
Effectivement, ça va donner de l’ACP de grande qualité, merci !
waouhhh, très bien explicite, merci. Quizz: 1-A; 2-B.
Merci bien 😊
Merci beau... Très explicite
Merci à vous 😊
Très bon cours. Il faut tenir compte de la position en 90° qui traduit la non corrélation des variables concernées!
Merci pour cet ajout
Merci beaucoup pour ce briant exposé.
De rien
Bonjour Natacha, j'ai un problème concernant ta vidéo, après avoir extrait la variable qualitative qua j'essaye de reproduire le graphique des individus leurs noms ne s'affichent pas même lors de biplot, les noms des individus n'apparaissent pas.
Comment ça ? Pouvez vous m'en dire plus ?
Une belle présentation
Bonjour, Merci pour ces belles explication sur l'ACP. S'il te plait, et sis on est en presence des données non normalisées ou non parametriques, comment peut on centrer et reduire les données?
Bonjour,
Merci beaucoup pour la vidéo, ça m'aide vraiment beaucoup. Très bonne explication, claires.
Je voudrais demander comment as tu afficher les noms des individus sur le biplot parce que pour le mien c'est les chiffres qui s'affichent et non les noms des individus?
Merci
merci beaucoup pour les explications
Avec plaisir
pile ce qu'il me faut pour mon TP !
Ravie alors 😊
merci pour cette vidéo, svp comment peut-on représenter les facteurs 1 et 3 sur le cercle de corrélation au lieu de réaliser seulement les facteur 1 et 22.
Bonjour, SVP c'est quelle type de corrélation vous avez calculer dans ce cas d'exercice? Pearson? Si je veux appliquer Spearman, comment dois je opérer?
Excellente vidéo 🎉
Merci beaucoup 😁
J'ai bien compris, belle vidéo, je veux comprendre pourquoi sur le cercle de correlation entre variable tu as dit dimension 1 pour la ligne horizontale alors qu'on voit qu'il y est marqué dim2 à droite de la figure ? Merci
Merci pour cette belle vidéo, ça me sauve ! Sauf que mon logisciel ne veut pas installer FactoMineR :'( Auriez-vous une solution ?
❤❤❤❤❤
Merci à vous 😊
Et comment mettre ces graphiques au format pdf ou word ?
Salut est qu on peut avoir les fichiers vous travaillez
Qualité de la vidéo à upgrade de ouf
Merci Jeannette
Bonjour
J'ai repris (copier coller) le code ci dessous pour l'exécuter mais il me renvoie ''Erreur dans 1:nrow(valeurspropres) : l'argument est de longueur nulle''. NB: toutes les étapes précédentes avec ma base de données sont correctes. Merci de m'aider à comprendre
> barplot(valeurspropres[, 2], names.arg=1:nrow(valeurspropres),
+ main = "Pourcentage de la variance expliquée par chaque composante",
+ xlab = "Composantes principales",
+ ylab = "Pourcentage de la variance expliquee",
+ col ="steelblue")
Erreur dans 1:nrow(valeurspropres) : l'argument est de longueur nulle
comment on télécharger le fichier données
Bonjour merci beaucoup pour la vidéo déjà. Mais tu as fait une erreur d'interprétation à partir de 12:10 : Pour les courses en X mètres, plus la valeur de la variable est élevée, plus le score est mauvais car la valeur de la variable correspond au temps mis par l'athlète à courir. Donc 10 secondes est un meilleur score que 11. Donc à 18:10 par exemple en lisant la matrice de corrélation, cela dit plutôt que ceux qui ont une mauvaise performance au 100 mètres ont moins de points.
Merci pour l'exposé. Mais juste une préoccupation si vous pouvez nous faire un petit aperçu du langage R car je suis un peu perdu. Merci
Je prépare la vidéo sur le Sujet Pierre. Je partage cela avec vous avant la fin de la semaine😇
La vidéo sur R est disponible ici: ruclips.net/video/AG4iFVJWvoE/видео.htmlsi=nUupbqRxKIJyvW2K
merci beaucoup mais suis bloquer sur une erreur depuis des jours je peux avoir de l'assistance svp ??
dans cette partie : # Créer un histogramme pour chaque variable quantitative
for (var in names(acp_data)[vars_quantitatives]) {
print(ggplot(acp_data, aes_string(x = var)) +
geom_histogram(bins = 30, fill = "blue", color = "black") +
theme_minimal() +
labs(title = paste("Histogramme de", var), x = var, y = "Fréquence"))
}
voici l'erreur : Erreur dans parse(text = x, keep.source = FALSE) :
:1:6: symbole inattendu
1: type of
^
Besoin d'aide svp!!!!😭😭😭😭😭
merci pour la explication ms tu n as encore terminé démarche de l acp , la nouvelle base apres réduction
Je n'ai pas compris, quelle est la question?
puisque notre objectif et de réduire la dimensionnalité des données alors après @@LeCoinStat ce que vous avez ajouté une variables supplémentaire comment on peut obtenir une nouvelle base après acp? merci pour votre retour
1-A
2-B
Question 1: C
Question 2: B
Tu resemble a une connaissances Darel ..
En tout cas merci pour la video
Avec plaisir 😁
TKS U
You are welcome 😊
pour la question 1)reponse b et pour la question 2)reponse b) dites moi si j'ai compris ou pas s'il vous plait
ma chérie, je suis amoureux de votre connaissance. vous venez de me sauver pour mes analyses multivariées en une nuit.
1- B
2-B
POUR QUOI r POUR QUOI PAS spss ou Xlstat????
Parce que SPSS et XLSTAT ne sont pas très utilisés.
Tu es célibataire ?
😂😂
Merci beaucoup pour ce briant exposé.
Merci pour ce retour Raissa ❤️