Analyse Statistique des Données

Le but de cette étude est de réaliser des Classifications Hiérarchiques sur l’agriculture de l’ensemble des comtés de l’Ohio aux États-Unis.

Contents 

1. Introduction

2. Données

3. Première étude

4. A.C.P.

5. Classifications hiérarchiques

6. K-Means

7. Plusieurs K-Means

8. Conclusion

1. Introduction :

Nous allons commencer par faire des études simples sur les données pour connaître quelques statistiques élémentaires. SAS a des procédures qui nous donnent ces statistiques. Ces procédures sont Proc Mans, Proc Univariate et Proc Chart.

Ensuite, nous allons réaliser une acp, la procédure SAS qui nous permet de faire une acp est Proc Princomp, mais elle ne nous donne pas de représentations graphiques, c'est pourquoi nous allons nous servir d'une macro qui donne des informations supplémentaires et surtout nous permet d'avoir des graphiques.

Puis nous allons faire des classifications hiérarchiques selon différentes distances que nous allons représenter avec des arbres.

Grâce à ces classifications, nous allons appliquer l'algorithme du K-Means. En effet, nous allons nous servir des moyennes des classes trouvées dans les classifications précédentes comme point de départ pour  l'algorithme du K-Means, puis nous itérerons cet algorithme plusieurs fois de suite.

Enfin nous proposerons des classifications en fin d'étude.