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ASMDA 2007, Chania, Crète : Grèce (2007)
Pollution sources detection via principal component analysis and rotation
Marie Chavent 1, 2, Hervé Guegan 3, 4, Vanessa Kuentz 1, 2, Brigitte Patouille 1, Jérôme Saracco 2, 5
(05/2007)

Air pollution is a widely preoccupation which needs the development of control strategies. To reach this goal, pollution sources have to be precisely identified. Principal component analysis is a possible response to this problem. Indeed this factorial method enables to detect sources, that is to have a qualitative description of them. In this work, techniques of rotation are a useful help for the association of variables with factors. We highlight the fact that the rotation must be applied to the standardized principal components, so as to keep good interpretation properties. This methodology has then been applied to a problem of air pollution on a french site.
1 :  Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB)
CNRS : UMR5251 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II
2 :  CQFD (INRIA Futurs)
INRIA – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II – CNRS : UMR5251
3 :  Centre d'Etudes Nucléaires de Bordeaux Gradignan (CENBG)
CNRS : UMR5797 – IN2P3 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I
4 :  ARCANE-CENBG
Gradignan
5 :  Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée (GREThA)
CNRS : UMR5113 – Université Montesquieu - Bordeaux IV
Statistiques/Applications

Statistiques/Méthodologie
Factor Analysis – Rotation – Pollution data
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