Série d’ateliers R du CSBQ
Préface
0.1
Code de conduite
0.1.1
Comportement attendu
0.1.2
Comportements inacceptables
0.2
Contributeurs et contributrices
0.3
Contribuez à la série!
Analyses multivariées en
R
1
Objectifs d’apprentissage
2
Préparez-vous pour cet atelier
PRÉAMBULE
3
Récapitulatif : Analyses univariées
4
Intro : Analyses multivariées
5
Définir nos objectifs
6
L’algèbre matricielle, très brièvement
6.1
Les ensembles de données
sont
des matrices
6.2
Matrices d’association
7
Exploration de l’ensemble de données
7.1
Communautés de poissons du Doubs
7.2
Données environnementales de la rivière Doubs
Mesures d’association
8
dist()
9
Types de coefficients de distance
9.1
Distances métriques
9.1.1
Distances euclidiennes
9.1.2
Défi #1
9.1.3
Distances d’accord
9.1.4
Coefficient de Jaccard
9.2
Distances semimétriques
9.2.1
Coefficient de Sørensen
9.2.2
Coefficient de Bray-Curtis
9.3
Distances non métriques
9.3.1
Distance de Mahalanobis
9.4
Représentation des matrices de distance
10
Transformations
10.1
Transformation présence-absence
10.2
Transformation des profils d’espèces
10.3
Transformation de Hellinger
10.4
Normalisation par le score Z
10.4.1
Autres métriques d’association
Clustering
11
Regroupement
11.1
Regroupement agglomératif à lien unique
11.2
Regroupement agglomératif à liens complets
11.3
Méthode des groupes de paires non pondérés avec moyenne arithmétique (UPGMA)
11.4
Méthode des groupes de paires pondérés avec moyenne arithmétique (WPGMA)
11.5
Variance minimale de Ward
11.6
Décider des points de coupure
11.7
Jouer avec des données réelles : les données sur les espèces de poissons du Doubs
L’Ordination sans contrainte
12
Que signifie “sans contrainte” ?
13
Analyse en composantes principales
13.1
L’analyse en composantes principales
pas
en bref
13.2
Analyse en composantes principales à l’aide des fonctions du paquet
13.3
Analyse en composantes principales sur des données écologiques
13.4
Condenser les données avec l’analyse en composantes principales
13.5
Échelonnement
13.6
Défi #2
14
Analyse des Correpondances
15
Analyse en coordonnées principales
16
Positionnement multidimensionnel non-métrique
Considérations finales
17
Sommaire
18
Resources additionnels
19
Réferences
QCBS R Workshop Series
Atelier 9 : Analyses multivariées en
R
Chapitre 18
Resources additionnels