. . . . . . . . . . "Iconographie des corr\u00E9lations"@fr . . . . . . . . . . . . "En analyse des donn\u00E9es, l'iconographie des corr\u00E9lations est une m\u00E9thode qui consiste \u00E0 remplacer une matrice de corr\u00E9lation par un sch\u00E9ma o\u00F9 les corr\u00E9lations \u00AB remarquables \u00BB sont repr\u00E9sent\u00E9es par un trait plein (corr\u00E9lation positive), ou un trait pointill\u00E9 (corr\u00E9lation n\u00E9gative)."@fr . . . . "Iconograf\u00EDa de las correlaciones"@es . . . . "En analyse des donn\u00E9es, l'iconographie des corr\u00E9lations est une m\u00E9thode qui consiste \u00E0 remplacer une matrice de corr\u00E9lation par un sch\u00E9ma o\u00F9 les corr\u00E9lations \u00AB remarquables \u00BB sont repr\u00E9sent\u00E9es par un trait plein (corr\u00E9lation positive), ou un trait pointill\u00E9 (corr\u00E9lation n\u00E9gative). Cette id\u00E9e appara\u00EEt aussi dans les mod\u00E8les graphiques gaussiens utilis\u00E9s notamment en cartographie du g\u00E9nome. Mais l\u2019iconographie des corr\u00E9lations est plus g\u00E9n\u00E9rale en ce qu\u2019elle ne fait pas d\u2019hypoth\u00E8se sur la distribution gaussienne, ou non, des variables, et repose uniquement sur l\u2019aspect g\u00E9om\u00E9trique du coefficient de corr\u00E9lation."@fr . . "3049937"^^ . . . "30140"^^ . . . . . . . . . "184002112"^^ . . . . . . . . . . . . . . . . .