Analyse en composantes principales d'individus définis par les paramètres d'un modèle

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2. BERMAN A., PLEMMONS R.J. (1979) : Nonnegative matrices in the Mathematical Sciences. Academic Press, New York. Zbl0484.15016MR544666
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4. BESSE P., CAUSSINUS H., FERRE L., FINE J. (1987) : Sur l'utilisation optimale de l'Analyse en Composantes Principales. C.R. Acad. Sc. Paris, t. 304, 1,15, 459-462. Zbl0615.62071MR890390
5. BESSE P., CAUSSINUS H., FERRE L., FINE J. (1988) : Principal Component Analysis and optimization of graphical displays. Statistics, 19,2,301-312. Zbl0643.62046MR945387
6. CAUSSINUS H. ( 1986a) : Models and uses of Principal Component Analysis. In Multidimensional Analysis, J. de Leeuw et al. eds, 149-170, DSWO Press, Leiden. 
7. CAUSSINUS H. ( 1986b) : Quelques réflexions sur la part des modèles probabilistes en Analyse des Données. In Data Analysis and Informatics, IV, E. Diday et coll. éd. 151-165, Nord-Holland, Amsterdam. MR891906
8. ESCOUFIER Y. (1980) : L'analyse conjointe de plusieurs matrices de données. Biométrie et Temps, E. Jolivet et al., éd.,59-76. 
9. FERRE L. (1989) : Choix de la dimension optimale pour certains types d'analyses en composantes principales. C.R. Acad. Sc. Paris, t. 309, I, 959-964. Zbl0686.62040MR1054743
10. FERRE L. - (1990) : A mean square error criterion to determine the number of components in Generalized Principal Component Analysis. Preprint, Laboratoire de Statistique et Probabilités, Toulouse. 
11. GOODMAN L.A. (1986) : Some useful extensions of the usual Correspondence Analysis approach and the usual log-linear models approach in the analysis of contigency tables (with discussion). Intern. Statist. Rev.,54,3,243-309. Zbl0611.62060MR963345
12. HOULLIER F. (1987) : Comparaison de courbes et de modèles de croissance ; choix d'une distance entre individus. Statistique et Analyse des Données, 12,3,17-36. 

1. Henri Caussinus, Modèles probabilistes et analyse des données multidimensionnelles. Quelques réflexions méthodologiques et applications
2. H. Abidi, J. Pontier, J. Borms, W. Duquet, Courbes de croissance : intérêt de la modélisation pour l'analyse de données longitudinales
3. H. Abidi, J. Pontier, Approche bayésienne pour l'estimation des paramètres d'un modèle non linéaire. Application à la prédiction de la taille adulte d'un enfant