4  TD

4.1 Exercice 1 :(proposé par M. Cataneo)

Voici 16 images d’animaux. Il vous a été demandé d’en faire des groupes.

Images à classer

Les résultats sont disponibles dans le fichier suivant :

TL_animaux

  1. Dessiner le stress normalisé en fonction du nombre de dimensions retenues dans la MDS.

  2. Inclure les ellipses de confiance à 95%. Interpréter les résultats.

  3. Déterminer la partition consensuelle. A-t-on intérêt à constituer des sous groupes pour améliorer cette partition consensuelle ?

4.2 Exercice 2 :

Ces données sont issues d’un cours de sensométrie de François Husson cours Husson

  • 59 sujets ont réalisé un tri libre de 12 jus d’orange TL.

  • 48 sujets ont réalisé un liking de ces 12 jus d’orange Liking.

Consignes

On utilisera les codes vus dans le cours pour répondre aux différentes questions ci-dessous. On choisira d’utiliser une MDS métrique et le stress normalisé comme fonction de coût.

  1. Importer le fichier orange_TL.csv dans R. Combien de sujets et de produits font parti de l’étude.

  2. Faire une analyse descriptive du nombre de groupes dans les partitions données par les sujets de l’étude (moyenne, écart type, boxplot).

  3. Dessiner le stress normalisé en fonction du nombre de dimensions retenues dans la MDS.

  4. Dans la suite, on retiendra 2 dimensions. Dessiner la projection des 12 jus d’orange sur le plan factoriel correspondant. On inclura les ellipses de confiance à 95%. Interpréter les résultats.

  5. Déterminer la partition consensuelle.

  6. Réaliser une classification des individus pour améliorer le consensus entre les individus dans les sous groupes obtenus. Quel est le gain obtenu avec 2 groupes ? 3 groupes ?

On ajoute une matrice de Liking. Importer le fichier orange_liking.csv.

  1. Analyse descriptive des données de Liking :

  1. Donner les moyennes des juges, des jus d’oranges.

  2. De même donner les dispersions des notes selon les juges et selon les produits.

  3. Dessiner les boxplots des notes attribuées par les juges. Peut on en penser qu’il y a un effet juge ? Comment pourrait-on le tester ?

  1. Effectuer les régressions des notes des juges sur les 2 composantes de la MDS réalisée à la question 4. On stockera le résultat dans une matrice.

  2. Dessiner la carte des préférences obtenue. On interprètera les résultats.