Méthodes
ACP - Analyse en composantes principales
L'analyse en composantes principales (ACP) s'applique à des tables de données croisant des individus en lignes et des variables quantitatives en colonnes. Elle vise à résumer l’information comprise dans les variables tout en gardant un maximum d’information permettant de distinguer les individus (variance).
Formation(s) liée(s) à cette méthode :
| Analyse de données omics sur base de techniques multivariées avec R |  |
| Analyses multivariées avec SPSS | |
| Analyses multivariées en RCommander (FactoMineR) | |
| Certificat universitaire en Analyse de données appliquée en R&D - Niveau avancé | |
| Certificat universitaire en Analyse de données appliquée en R&D - Niveau de base | |
| Certificat universitaire en Junior Data Analyst | |
| Exploration, modélisation, classification et prédiction en R | |
| Formation en analyse de données et statistiques pour la recherche et le développement dans la bioindustrie | |
| Introduction à Jamovi, manipulation et analyse de données | |
| Introduction aux analyses factorielles exploratoires avec SPSS | |
| RNAseq data analysis | |