title: Statistique multivariée
text: # Statistique multivariée
  
  En statistique, les analyses multivariées ont pour caractéristique de s'intéresser à des lois de probabilité à plusieurs variables. Les analyses bivariées sont des cas particuliers à deux variables.
  
  Les analyses multivariées sont très diverses selon l'objectif recherché, la nature des variables et la mise en œuvre formelle. On peut identifier deux grandes familles : celle des méthodes descriptives (visant à structurer et résumer l'information) et celle des méthodes explicatives visant à expliquer une ou des variables dites « dépendantes » (variables à expliquer) par un ensemble de variables dites « indépendantes » (variables explicatives).
  
  Les méthodes appelées en français analyse des données en sont un sous-ensemble.
  
  ## Principales analyses
  
  ### Méthodes descriptives
  
  * L'analyse en composantes principales (ACP)
  * L'analyse factorielle des correspondances (AFC)
  * L'analyse dite factorielle, méthode proche de l'ACP mais d'approche conceptuelle différente
  * Le partitionnement de données, appelé usuellement clustering
  * Le positionnement multidimensionnel (MDS, pour multidimensional scaling), méthode d'analyse des similarités et dissimilarités entre variables
  * L'iconographie des corrélations
  
  ### Méthodes explicatives
  
  * L'analyse de régression multiple
  * L'analyse de la variance ANOVA (bivariée), et sa généralisation multivariée (analyse de la variance multivariée)
  * L'analyse discriminante
  * L'analyse factorielle confirmatoire
  * L'analyse canonique des corrélations
  * La régression logistique (modèle LOGIT)
  * Les réseaux de neurones artificiels
  * Les arbres de décision
  * Les modèles d'équations structurelles
  * L'analyse conjointe
  