Tutoriales para DtmVic
(El software DtmVic debe ser descargado de antemano, ya que el tutorial
hace uso de los conjuntos de datos de ejemplo)
[En esta versión, los tutoriales son en Inglés]
Tutorial A : Una introducción a DtmVic
format pdf) - A1- Análisis de Componentes Principales.
Variables activas y suplementarias. Categorías suplementarias. Bootstrap validación. PCA es seguida por una clasificación de las observaciones, y una descripción de los grupos obtenidos. - A2- Análisis de Correspondencias.
Análisis de Correspondencias de una pequeña tabla de contingencia pequeñas. Bootstrap validación. - A3- Análisis de Correspondencias Múltiples.
Categorías activas y suplementarias. Bootstrap validación. MCA es seguida por una clasificación de las observaciones, y una descripción de los grupos obtenidos. - A4- Análisis de Correspondencias de una tabla léxica.
Estudio de una simple serie de textos (20 primero sonetos de Shakespeare). Codificación. Análisis de Correspondencias de la tabla palabras x poemas. Bootstrap validación. Palabras características y versos característicos. Los mapas de Kohonen. Seriación. - A5- Preguntas abiertas en una encuesta por muestreo.
Uso de datos numéricos y textuales. Procesamiento de las respuestas a una pregunta abierta con una variable categórica específica. Análisis de Correspondencias de la tabla palabras x categorías. Bootstrap validación. Descripción de las categorías a través de sus palabras y respuestascaracterísticas. Mapa de Kohonen simultánea de palabras y categorías.
[A diferencia de Tutorial A, los siguientes ejemplos utilizan archivos de comando existentes (o: los archivos de parámetros). Cada ejemplo corresponde a un directorio incluido en el directorio "DtmVic-Examples_B_Texts" que se ha descargado con DtmVic].
Tutorial B : DtmVic y datos textuales
- B1- Preguntas abiertas en una encuesta por muestreo: la primera exploración
Primera transformación de las respuestas a una pregunta abierta. Codificación numérica de las respuestas. Análisis de Correspondencias (CA) de la tabla escasa palabras x encuestados. clasificación de las respuestas, y Descripción de los grupos obtenidos a través de sus palabras características. Mapa de Kohonen de palabras y para los encuestados. - B2- Preguntas abiertas en una encuesta por muestreo:
vínculo con preguntas cerradas
Ejemplos de modificación de los umbrales de frecuencia de las palabras. Ejemplo de concordancias (contexto sintáctico) para algunas palabras. - B3- preguntas abiertas y MCA en una encuesta por muestreo
Análisis de Correspondencias Múltiples y clasificación de los encuestados con preguntas cerradas. Procesamiento de respuestas agregadas [y lemmatizadas]. El ejemplo invoca otra técnica para agrupar las respuestas. En una primera fase, un análisis de correspondencias múltiples es realizado con un conjunto seleccionado de variables categóricas (por ejemplo: las respuestas a las preguntas cerradas). Estas agrupaciones se utilizan para agregar las respuestas a una pregunta abierta. - B4- Visualización de la red semántica de los verbos franceses
Visualización de las relaciones semánticas existentes entre los 829 verbos franceses mas frecuentes. Cada verbo se describe mediante una lista de sinónimos.
Tutorial C : DtmVic con datos numéricos: Semiometry, los datos "Iris" de Fisher, gráficos, imágenes..
- C1- Visualización en Análisis de Componentes Principales (1)
Se utiliza un extracto de los datos semiometricos. La visualización de los ejes principales es complementada por una clasificación, con una descripción de los grupos. Las mapas de Kohonen son seguidas por distintas herramientas de visualización: Visualización de los grupos (o categorías) usando símbolos de colores, cascos convexo o elipses de densidad para grupos, árbol de longitud minima, vecinos más cercanos. - C2- Visualización en Análisis de Componentes Principales (2)
Mismo conjunto de variables numéricas (datos semiometricos). La visualización de los ejes principales se complementa con un agrupamiento de variables. - C3- PCA y Análisis de contigüidad sobre los "Iris de Fisher" datos
Ejemplo C3 tiene por objeto analizar una serie clásica de variables numéricas (el conjunto de datos Iris Anderson / Fisher) a través de Análisis de Componentes Principales, Clasificación, Análisis de contigüidad, Análisis discriminante. Los ejes principales visualización se complementa con una clasificación que incluya una descripción automática de los grupos. El ejemplo presenta a continuación las mejoras aportadas por y le Análisis de contigüidad, un caso particular de la más clásica análisis discriminante lineal. - C4- Descripción de gráfos a través de Análisis de
Correspondencias
Visualización de una serie de grafos planos simétricos, principalmente a través de la correspondencia análisis. Los tres gráfos son: un gráfo en forma de tablero de ajedrez, un ciclo, y dos gráficos empíricos que representan mapas de las regiones de Japón y Francia. Estos ejemplos proporcionan un puente entre las distintas facetas de DtmVic: un mismo gráfo se puede llevar a diferentes datos de entrada: datos numéricos, datos textuales, y tambien un formato "externo". - C5- Compresión estructural de imágenes a través de la
SVD (Singular Values Decomposition) y CA
C5 ejemplo podría ser visto como un anexo pedagógico. No se hace uso de datos en formato DtmVic, ya que se trata de imágenes digitalizadas. Una matriz rectangular simple de números enteros es suficiente: no hay necesidad de identificadores de filas o de columnas. Una interfaz especializada es ofrecida a través del botón "DtmVic Tools" del menú principal.
Tutorial D : importación de datos
- D1- importación de datos ambos numéricos y textuales a partir de un archivo en formato Excel ®
- D2- importación de datos numéricos a partir de un archivo en formato libre
- D3- importación de datos numéricos a partir de un archivo en formato fijo
- D4- Importación de datos textuales desde un archivo en formato libre
- D5- Importación de datos ambos numéricos y textuales a partir de un archivo en formato XML
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