Statistique multivariée
# 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
