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Module Etudes de cas E5 : ACP de températures locales et effet de serre
Ce TP est dédié à la mise en œuvre de l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Il s’agit d’appliquer cette méthode pour mener à bien l’interprétation des données.
Nous travaillerons ici avec des données spatio-temporelles de température pour lesquelles nous avons prévu, deux parties:
Date de création :
10.07.2014Auteur(s) :
Fouad Badran, Carlos Mejia, Charles Sorror, Sylvie ThiriaAccéder à la ressource :
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Informations pratiques
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Description de la ressource
Résumé
Ce TP est dédié à la mise en œuvre de l’Analyse en Composantes Principales (ACP). Il s’agit d’appliquer cette méthode pour mener à bien l’interprétation des données.
Nous travaillerons ici avec des données spatio-temporelles de température pour lesquelles nous avons prévu, deux parties:
Une étude où les lieux géographiques seront utilisés comme variables et où les pas d’évolution temporelle formeront les individus. Vu sous forme de tableau, on aura en colonne les variables-villes et en ligne les individu-mois. Cela constituera une 1ére partie du TP.
Dans la seconde partie, les rôles des dimensions devront être inversés. Autrement dit, les pas d’évolution temporelle seront les variables, et les lieux géographiques les individus. On aura donc en colonne des variables-mois et en ligne des individus-villes.
- Granularité : grain
- Structure : collection
Intervenants, édition et diffusion
Intervenants
Diffusion
Fiche technique
- LOMv1.0
- LOMFRv1.0
- SupLOMFRv1.0
- Voir la fiche XML
Voir aussi
Ce TP porte sur des données géophysiques environnementales qui sont habituellement prises en compte dans l’étude de l’effet de serre. Nous nous intéresserons plus spécifiquement à l’étude de ces données à l’aide de l’ACP (Analyse en Composantes Principales). Le but du TP sera d’apprendre à mettre ...
- analyse en composantes principales
- ACP
- pourcentage d’inertie
- température
- cercle de corrélations
- axes principaux
- couverture nuageuse
- ensoleillement
- pluviométrie
- CO2
- Statistiques générales
- Mathématiques
Les méthodes qui permettent de réduire le nombre de variables sont appelées méthodes d'analyses factorielles. L'analyse en composantes principales est la plus courante des ces méthodes. L'objectif est d'obtenir une représentation d'un espace multidimensionnel dans un espace de dimension plus réduite ...
- analyse en composantes principales
- statistique descriptive
- ACP
- axes principaux
- Statistiques générales