à Denis à propos du redico...

[Maddd]

plutôt que redico...dont l'analyse est longue et fastidieuse...

on pourrait essayer de faire une AFD...(Analyse Factoriellee Discriminante)...j'en ai fais à la fac...faudrait que je me repenche sur la question...C'est un outil Statistique assez simple en fait qui permet de regrouper des individus autour de variables clé...

mais des gens qui ont fait des stats y a pas longtemps pourraient rapidement nous aider...

Le But ? Le même que le redico : Savoir quelles sont les variables qui nous séparent...celles qui nous relient...et voir où se situe le nerf de la guerre...

[Maddd]

voci ce qu'on obtient avec une Afd ...


très rapidement on sait quelles sont les varibales qui sont susceptibles de discriminer ...de différencier les individus entre eux...
ici ces variables ou groupes de variables clé sont représentés par les axes....les individus se répartissent en nuages de points dans le plan orthogonal...




http://www.ulg.ac.be/pedaexpe/cours/ima ... fac289.gif


je suis sur qu'on pourrait avoir des surprises...

[Denis]

Salut Maddd,

Je suis ravi d'apprendre que vous appréciez les outils statistiques.

Moi aussi, j'aime beaucoup l'analyse factorielle discriminante (AFD). C'est pas mal la même idée que l'analyse en composantes principales (ACP).

Quand on dispose de m mesures sur n objets, ces données peuvent être "visualisées" comme une "galaxie" de n points dans un espace à m dimensions. L'idée est de "faire tourner" (rotations orthogonales) cette galaxie de façon à faire ressortir les k axes (de l'espace à m dimensions) où la variance est maximisée. Ce sont les composantes principales. Avec k=2, on peut illustrer (dans un plan) l'allure principale de notre galaxie.

Mon gars (François) a déjà mis sur le net un petit article qui illustre ça (avec un "applet Java"). Il est ici.

Bien sûr, les mêmes m variables mesurées sur n objets correspondent aussi bien à m points dans n dimensions (plutôt que n points dans m dimensions). Rien n'empêche de leur faire subir le même traitement et de voir (en 2 dimensions) quelles sont les variables "qui se ressemblent le plus".

Je suis d'accord avec vous qu'il serait intéressant de prendre, comme données, les évaluations de n joueurs pour m propositions de Redico. On pourrait alors voir, dans R²,

1) Quels sont les "clusters" de joueurs qui se ressemblent.
2) Quels sont les "clusters" de propositions qui se ressemblent.

Vous dites : "je suis sur qu'on pourrait avoir des surprises..."

On pourrait certainement trouver des machins intéressants. Je veux bien appeler ça des "surprises" étant donné qu'on ne sait pas exactement (à l'avance) ce que seront ces machins.

Denis

[Maddd]

lol...

Denis tu me rappelles mon prof de stats....Ca demande quand même de la rigueur pour éviter tout ce qui est corrélation entre variables etc...

bref, faut maximiser la variance comme le dit Denis pour trouver le meilleur plan possible...avec les axes les plus discriminants possibles...


reste à créer des variables...et à s'entendre sur ce point précis...peut-être à partir du redico effectivement...

je manque de temps pour m'en occuper seul tout de suite...

toutefois, comme je l'ai proposé je ne me défile pas...

mais il me faudra du temps...

si quelqu'un le sent à sa portée...je serais heureux de lui apporter mon concours ici...

quelles variables pourraient-on créer ? sur quelles questions? et les discrètes ?

je vais réfléchir à des propositions...