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1. Variables stat: classe d’age et losir prefere (AFC: Toujours deux variables)

Nature : variable qualititave (toujours)

2. 322: deux manieres (profile ligne et profile colonne):

322 indv de la population <15 ans el TV hia el loisir prefere (322/470 = 68%)

3. AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)

L’analyse multidimensionnelle des données analysent des données appelées multidimensionnelles, caractérisées par le fait qu’à chaque unité statistique sont associées plusieurs valeurs observées. Parmi les méthodes d’analyse des données multidimensionnelles on trouve L’analyse factorielle des correspondances

4. AFC qui vise à rassembler en un nombre réduit de dimensions la plus grande partie de l’information initiale en s’attachant non pas aux valeurs absolues mais aux correspondances entre les variables, c’est-à-dire aux valeurs relatives.

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5-1: (q-1) (q: nbre de modalities min)

5-2 : taux d’inertie = $\frac{Val\_{pro1}+Val\_{pro}2}{Val\_{pro1}+Val\_{pro}2+Val\_{pro3}+Val\_{pro}4}$ = (0.29+0.105)/(somme de 4 valeurs)

5-3 Methode de coude (impossible d’utiliser Kaiser car tt valeurs propres <1)

5-4 Un seul axe

![](data:image/png;base64...)![](data:image/png;base64...)![](data:image/png;base64...)![](data:image/png;base64...)![](data:image/png;base64...)![](data:image/png;base64...)![A picture containing letter Description automatically generated](data:image/tiff;base64...)

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Inertie = Chi square / population

Inertie = somme mta3 valeurs propres

population = somme mta3 les observations lkol

![](data:image/png;base64...)

![Table Description automatically generated](data:image/tiff;base64...)

We run anova test to check the independence between the target value and the different “input” value. We exclude variables that are independent to the target variable

ii) Fisher = 48.33 ( F value)

iii) We keep the variable duration

![Graphical user interface, text, application Description automatically generated](data:image/tiff;base64...)

![Text, letter Description automatically generated](data:image/tiff;base64...)

Y = duration\coef\_duration + age \coef\_age …

1. Deux groupes

2. Default = duration \ 0.051 + amount\0.00001 + ….

3. T3awed tekteb les valeurs men “group means”

4. Predire solvabilite d’un client/dossier

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Multidimensional Data Analysis and Correspondence Analysis

Quantitative Data Analysis · notes

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1. Variables stat: classe d’age et losir prefere (AFC: Toujours deux variables)

Nature : variable qualititave (toujours)

2. 322: deux manieres (profile ligne et profile colonne):

322 indv de la population <15 ans el TV hia el loisir prefere (322/470 = 68%)

3. AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)

![Text Description automatically generated with medium confidence](data:image/tiff;base64...)

5-1: (q-1) (q: nbre de modalities min)

5-2 : taux d’inertie = $\frac{Val\_{pro1}+Val\_{pro}2}{Val\_{pro1}+Val\_{pro}2+Val\_{pro3}+Val\_{pro}4}$ = (0.29+0.105)/(somme de 4 valeurs)

5-3 Methode de coude (impossible d’utiliser Kaiser car tt valeurs propres <1)

5-4 Un seul axe

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Inertie = Chi square / population

Inertie = somme mta3 valeurs propres

population = somme mta3 les observations lkol

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We run anova test to check the independence between the target value and the different “input” value. We exclude variables that are independent to the target variable

ii) Fisher = 48.33 ( F value)

iii) We keep the variable duration

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Y = duration\coef\_duration + age \coef\_age …

1. Deux groupes

2. Default = duration \ 0.051 + amount\0.00001 + ….

3. T3awed tekteb les valeurs men “group means”

4. Predire solvabilite d’un client/dossier

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