L'analyse de séquence dans R avec la librairie TraMineR Outline ...

Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesCe que TraMineR permet de faireIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesCe que TraMineR permet de fairePrise en charge et conversion de différents types de données longitudinalesGestion des poids et des données manquantesVisualisation d’un ensemble de séquences (index plot, séquences fréquentes,distributions transversales, et plus...)Caractéristiques longitudinales de séquences individuelles (complexité, durées deséjour dans chaque état, entropie longitudinale, turbulence, et plus ...)Séquence de caractéristiques transversales (distribution des états, entropietransversale, état modal)Autres caractéristiques agrégées (taux de transition, durées moyennes de séjourdans chaque état)Dissimilarités entre paires de séquences (Optimal matching, Longest CommonSubsequence, Hamming, Dynamic Hamming, Multichannel et plus ...)Mesure de dispersion d’un ensemble de séquencesSéquences représentativesANOVA et arbres de régression à partir de matrices de dissimilaritésExtraction de séquences d’événements fréquentsIdentification de séquences d’événements discriminantesPrise en charge et conversion de différents types de données longitudinalesGestion des poids et des données manquantesVisualisation d’un ensemble de séquences (index plot, séquences fréquentes,distributions transversales, et plus...)Caractéristiques longitudinales de séquences individuelles (complexité, durées deséjour dans chaque état, entropie longitudinale, turbulence, et plus ...)Séquence de caractéristiques transversales (distribution des états, entropietransversale, état modal)Autres caractéristiques agrégées (taux de transition, durées moyennes de séjourdans chaque état)Dissimilarités entre paires de séquences (Optimal matching, Longest CommonSubsequence, Hamming, Dynamic Hamming, Multichannel et plus ...)Mesure de dispersion d’un ensemble de séquencesSéquences représentativesANOVA et arbres de régression à partir de matrices de dissimilaritésExtraction de séquences d’événements fréquentsIdentification de séquences d’événements discriminantes28/4/2011gr 9/2528/4/2011gr 9/25Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesOutlineIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesLe jeu de données mvad1 Introduction2 Aperçu des possibilités de TraMineR3 Documentation et communauté d’utilisateursEtude de McVicar and Anyadike-Danes (2002) sur latransition entre formation et emploi en Irlande du Nord.Jeu de données distribué avec la librairie TraMineR.Provient d’une enquête auprès 712 jeunes irlandais.Les séquences représentent leur suivi pendant les 6 annéessuivant la fin de la scolarité obligatoire (16 ans) et sontconstituées des 70 variables indiquant les états mensuelssuccessifs de chaque individu entre septembre 1993 et juin1999.Les états sont : EM en emploiFE formation secondaireHE formation supérieureJL au chômageSC écoleTR en stage ou apprentissage.28/4/2011gr 10/2528/4/2011gr 11/25

Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesSéquences d’états - Jeu de données mvadIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesPrésentations graphiques : ExemplesPremières séquences du jeu de données (20 premiers mois)Sequence1 EM-EM-EM-EM-TR-TR-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM-EM2 FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE-FE3 TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR4 TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TR-TRReprésentation compacte(format SPS)Sequence[1] (EM,4)-(TR,2)-(EM,64)[2] (FE,36)-(HE,34)[3] (TR,24)-(FE,34)-(EM,10)-(JL,2)[4] (TR,47)-(EM,14)-(JL,9)4 seq. (n=4)4 3 2 1Sep.93 Sep.94 Sep.95 Sep.96 Sep.97 Sep.9828/4/2011gr 12/2528/4/2011gr 13/25Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesAperçu des possibilités de TraMineRCharger TraMineR et créer un objet ‘séquences d’états’R> library(TraMineR)R> data(mvad)R> mvad.seq mvad.om library(cluster)R> clusterward mvad.cl4 cl4.lab seqdplot(mvad.seq, group = cl4.lab, border = NA)Freq. (n=265)Freq. (n=194)0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0Cluster 1Sep.93 Mar.95 Sep.96 Mar.98Cluster 3Sep.93 Mar.95 Sep.96 Mar.98Freq. (n=153)Freq. (n=100)0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.00.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0Cluster 2Sep.93 Mar.95 Sep.96 Mar.98Cluster 4Sep.93 Mar.95 Sep.96 Mar.98employmentFEHEjoblessnessschooltraining28/4/2011gr 14/2528/4/2011gr 15/25

Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesAperçu des possibilités de TraMineR (suite 2)Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesArbre de régressionTemps moyen dans les états par classeR> seqmtplot(mvad.seq, group = cl4.lab)Cluster 1Cluster 2Mean time (n=265)0 14 28 42 56 70employment HE schoolMean time (n=153)0 14 28 42 56 70employment HE school(Studer et al., 2011, 2009)R> dt seqtreedisplay(dt, filename = "fg_mvadseqtree.png",+ type = "d", border = NA, showtree = FALSE)Mean time (n=194)0 14 28 42 56 70Cluster 3Mean time (n=100)0 14 28 42 56 70Cluster 4La visualisation de l’arbre utilise Graphviz (http://www.graphviz.org/)qui doit être installé sur le système.employment HE schoolemployment HE schoolemploymentFEHEjoblessnessschooltraining28/4/2011gr 16/2528/4/2011gr 17/25Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesArbre de régressionIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesOutline1 Introduction2 Aperçu des possibilités de TraMineR3 Documentation et communauté d’utilisateurs28/4/2011gr 18/2528/4/2011gr 19/25

Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesDocumentationLe succès de TraMineR est largement dû à sa documentation.Site internet http://mephisto.unige.ch/traminerdernières nouvellesaperçu des possibilitésdocumentation :manuel de l’utilisateur (env. 120 pages)tutorielsversion en ligne (html) du manuel de référencepublications de l’équipepublications d’utilisateurs de TraMineRinformation sur les formations à TraMiner28/4/2011gr 20/2528/4/2011gr 21/25Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesSite R-forge et communauté d’utilisateursIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesSite R-forge et communauté d’utilisateursNous avons également crééune liste de discussionun site sur R-forge(https://r-forge.r-project.org/projects/traminer/)pourmettre à disposition la version de développement,permettre aux utilisateurs de reporter des bugs,et de proposer des fonctionnalités.... et prochainement : un blogNous avons également crééune liste de discussionun site sur R-forge(https://r-forge.r-project.org/projects/traminer/)pourmettre à disposition la version de développement,permettre aux utilisateurs de reporter des bugs,et de proposer des fonctionnalités.... et prochainement : un blog28/4/2011gr 22/2528/4/2011gr 22/25

Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesIntroduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesReferences IMerci!Abbott, A. (1997). Optimize. http://home.uchicago.edu/˜aabbott/om.html.Abbott, A. (2001). Time Matters. On Theory and Methods. Chicago: ChicagoPress.Berchtold, A. and A. Berchtold (2004). MARCH 2.02: Markovian modelcomputation and analysis. User’s guide.Brzinsky-Fay, C., U. Kohler, and M. Luniak (2006). Sequence analysis withStata. The Stata Journal 6(4), 435–460.Elzinga, C. H. (2007). CHESA 2.1 User manual. User guide, Dept of SocialScience Research Methods, Vrije Universiteit, Amsterdam.Gabadinho, A., G. Ritschard, N. S. Müller, and M. Studer (2011). Analyzingand visualizing state sequences in R with TraMineR. Journal of StatisticalSoftware 40(4), 1–37.Gabadinho, A., G. Ritschard, M. Studer, and N. S. Müller (2009). Miningsequence data in R with the TraMineR package: A user’s guide. Technicalreport, Department of Econometrics and Laboratory of Demography,University of Geneva, Geneva.28/4/2011gr 23/2528/4/2011gr 24/25Introduction Aperçu des possibilités de TraMineR Documentation et communauté d’utilisateurs RéférencesReferences II28/4/2011gr 25/25Gabadinho, A., G. Ritschard, M. Studer, and N. S. Müller (2011). Extractingand rendering representative sequences. In A. Fred, J. L. G. Dietz, K. Liu,and J. Filipe (Eds.), Knowledge Discovery, Knowledge Engineering andKnowledge Management, Volume 128 of Communications in Computer andInformation Science (CCIS), pp. 94–106. Springer-Verlag.McVicar, D. and M. Anyadike-Danes (2002). Predicting successful andunsuccessful transitions from school to work using sequence methods.Journal of the Royal Statistical Society A 165(2), 317–334.Ritschard, G., A. Gabadinho, N. S. Müller, and M. Studer (2008). Miningevent histories: A social science perspective. International Journal of DataMining, Modelling and Management 1(1), 68–90.Rohwer, G. and U. Pötter (2002). TDA user’s manual. Software,Ruhr-Universität Bochum, Fakultät für Sozialwissenschaften, Bochum.Studer, M., G. Ritschard, A. Gabadinho, et N. S. Müller (2009). Analyse dedissimilarités par arbre d’induction. Revue des nouvelles technologies del’information RNTI E-15, 7–18.Studer, M., G. Ritschard, A. Gabadinho, et N. S. Müller (2011). Discrepancyanalysis of state sequences. Sociological Methods and Research. In press.