Optimal subspaces and constrained principal component analysis.
Parameterization and R-peak error estimations of ECG signals using independent component analysis.
Parametric and nonparametric empirical regression models: case study of copper bromide laser generation.
Perturbation des poids des unités statistiques et approximation en analyse en composantes principales
Pondération des distances en analyse factorielle
Principal Components Analysis in the Complex Case.
Problèmes d'indétermination en analyse en facteurs et analyse en composantes principales optimale
Projection pursuit quadratic regression - the normal case
The model of quadratic regression is studied by means of the projection pursuit method. This method leads to a decomposition of the matrix of quadratic regression, which can be used for an estimation of this matrix from the data observed.
Quelques alternatives à la régression classique dans le cas de la colinéarité
Quelques généralisations de l'analyse en composantes principales de variables instrumentales
Quelques propriétés optimales en analyse des données, en termes de corrélation entre variables
Recherche de la dimension de l'espace latent en ACP
Régression sous contraintes linéaires : application au codage des variables aléatoires
Relations entre les termes d'interaction supérieurs et les traces des correspondances binaires associées à une correspondance multiple
Rotation du sous-espace invariant d’un endomorphisme symétrique de par une perturbation symétrique
Rotation to physiological factors revised
Reconstruction of underlying physiological structures from a sequence of images is a long-standing problem which has been solved by factor analysis with a success. This paper tries to return to roots of the problem, to exploit the available findings and to propose an improved paradigm.
Semi-valuation et métrique associée
Simple relations between some models of factor analysis
Some euclidean space properties applied to data analysis
Stabilité de l'analyse en composantes principales par rapport à une perturbation des données