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Etude des variables : étude des liaisons lin{\'{e}}aires entre les variables. Les objectifs sont de r{\'{e}}sumer la matrice des corr{\'{e}}lations et de chercher des variables synth{\'{e}}tiques.  Ensuite {\'{e}}tudier la possibilt{\'{e}} de caract{\'{e}}riser des groups d'individus par des variables.  Pour cela, on installe le package FactoMineR.\newline  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image1}  \end{figure*}  \item [Matrice de corrélation:] Ensuite, on enregistre la table des données dans un fichier "tp3.cvs". On utilise la commande \textbf{read.table } pour lire la table. On y applique la fonction \fbox {\textbf{cor}(nomTable)} permettant de cr{\'{e}}er la matrice de corr{\'{e}}lation entre les diff{\'{e}}rentes variables de la table.   \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image2}  \end{figure*}  \item [Valeurs propres:] On applique l'ACP et r{\'{e}}cup{\'{e}}rant le r{\'{e}}sultat, Toutes les op{\'{e}}rations qui suiveront seront appliqu{\'{e}}es {\'{a}} cet objet selon des param{\'{e}}tres. Pour extraire les valeurs propres, on appelle \fbox{resultat$\textbf{eig}}  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image3}  \end{figure*}  \begin{figure*}[h]  \centering  \includegraphics{}  \label{fig:image6}  \end{figure*}  \end{description}