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41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, Bordeaux, France : France (2009)
ACPVI multibloc qualitative. Application en épidémiologie vétérinaire.
Stéphanie Bougeard 1, El Mostafa Qannari 2, Christelle Fablet 3
(2009)

Une nouvelle présentation de l'Analyse en Composantes Principales sur Variables Instrumentales Multibloc, dont l'objectif est de prédire un tableau Y à partir de plusieurs tableaux (X1, ..., XK), est proposée. Elle est basée sur la détermination, pas à pas, de composantes dans l'espace des variables Y. Chaque composante est projetée sur les espaces engendrés respectivement par les variables des tableaux Xk (k=1, ..., K). L'ACPVI multibloc consiste à maximiser, en moyenne, la variance restituée par ces projections. Cette méthode multibloc est ensuite appliquée au cadre de la description et la prédiction d'une variable qualitative y par un ensemble de variables qualitatives (x1, ..., xK), chaque variable étant codée en un tableau contenant les indicatrices de ses modalités. La discrimination est opérée sur la base de composantes globales mutuellement orthogonales résumant l'ensemble des variables explicatives. La démarche d'analyse est comparée à d'autres méthodes de discrimination qualitative et illustrée sur la base d'une étude de cas en épidémiologie vétérinaire.
1:  Institut de Recherche Mathématique de Rennes (IRMAR)
CNRS : UMR6625 – Université de Rennes 1 – École normale supérieure de Cachan - ENS Cachan – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) : - RENNES – Université de Rennes II - Haute Bretagne
2:  Unité de Sensométrie et Chimiométrie
Institut national de la recherche agronomique (INRA) – ENITIAA
3:  Agence Française de Sécurité Sanitaire des Aliments (AFSSA)
AFSSA
Mathematics/Statistics

Statistics/Statistics Theory
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