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42èmes Journées de Statistique, Marseille, France : France (2010)

Variabilité des dimensions en ACP : cas complet et incomplet

Julie Josse 1, 2, 3, François Husson 1, 3, 4

(2010)

Dans cette présentation, nous nous intéressons à évaluer la stabilité des dimensions en Analyse en Composantes Principales (ACP). La présentation de l'ACP via un modèle à effets fixes permet de proposer une technique de bootstrap des résidus et d'associer des zones de confiance autour de la position des individus et des variables. Cet algorithme est étendu au cas incomplet et permet de prendre en compte l'incertitude supplémentaire due aux données manquantes. Une méthode d'imputation multiple adaptée au cadre de l'ACP est ensuite proposée pour évaluer la variabilité des dimensions due aux données manquantes.

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 :	Laboratoire de Mathématiques Appliquées - Agrocampus Rennes
	Institut supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage
3 :	Agrocampus Ouest
	Institut supérieur des sciences agronomiques, agroalimentaires, horticoles et du paysage – Ministère de l'agriculture, de l'agroalimentaire et de la forêt
4 :	DOSIsoft
	DOSIsoft

Domaine

:

Mathématiques/Statistiques Statistiques/Théorie

inria-00494840, version 1

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Contributeur : Conférence Sfds-Hal <>

Déposé pour le compte de : Martine COURBIN <>

Soumis le : Jeudi 24 Juin 2010, 08:59:35

Dernière modification le : Lundi 28 Juin 2010, 13:18:35