AFC 6-8l,9-11c qual,ACP col/lign

Réaliser une AFC avec le tableau ci dessous:
On suppose que le coefficient du tableau corespond au nombre (divise par 100) d'etudiants ayant la note ( sur ) en , et ( sur ) en . calculer les tableaux des profils des colonnes et des profils des lignes lignes ; réaliser une ACP de chacun de ces tableaux avec les poids habituels pour une AFC;

Fournir en 5+1 étapes

précision relative 1/1000 (voir document)
  1. Le nombre total d'etudiants.
  2. l'inertie des colonnes de par rapport au meilleur plan pour son ACP par colonnes et
  3. l'inertie des lignes de par rapport au meilleur plan pour son ACP par lignes.
  4. déterminer la qualité de la représentation
  5. choisir parmi les 6, le graphique de la projection des colonnes de (profil. des coll.) sur le plan de son ACP superposé en bleu avec la projection des lignes de (profil des lignes) sur le plan de son ACP.
  6. Fournir sur papier à l'échelle les projections sur les plans de leurs ACP, des matrices des profils des colonnes et des profils des lignes et interpréter les corespondances d'étudiants ayant des notes de 1 a en et de 1 à en .



et pour copier coller N=[$val8]


debug:#### ###dm=$val11, cpasser=$val12,

[$val10]

Regression 9-11l,4-7c, ameliorat

Soit les donnees dont on veut faire une regression par rapport a certaines des variables situees dans le tableau : y=[$(val10[1..$val6;3]) ]
A=[$(val10[;4..$val11]) ]
poids sur les lignes: q=[$(val10[;$val12]) ]
Calculer
  1. les coefficients , de la regression de par rapport a la variable [$(val10[;$val15]) ]
  2. la qualite de cette regression
  3. trouvez le numero de la variable a rajouter pour avoir la meilleure melioration de la qualite
  4. trouvez la qualite de la regression par rapport aux variables et .
  5. Fournir sur papier

debug:
# $val6, $val7, $(val10[1;1]), $val11, $val12,