Juste un petit commentaire suite a la reponse de Daniel - que je trouve
tout a fait adequate (un test n'a aucune valeur si l'hypothese est plus ou
moins determinee par les donnees elles meme, mais on a trop tendance a
oublier cela...).
La procedure proposee par Philippe rappelle en quelque sorte que regression
logistique et analyse discriminante sont fortement apparentees (la
regression logistique ne considere que deux groupes, mais on peut etendre
sans probleme au cas multinomial ou on a plusieurs groupes). En regression
logistique, on cherche des combinaisons lineaires des variables qui
permettent de separer au mieux les deux groupes 0 et 1 - qqchose que
l'analyse discriminante fait egalement. En fait, la regression logistique
donne sous certaines hypotheses (normalite, etc..) des resultats a peu pres
identiques. Mais compte tenu qu'en regression logistique, la seule
distribution dans le modele (celle de la reponse) est celle des 0/1 (i.e.
une distribution de Bernoulli ou binomiale) alors qu'en analyse
discriminante, on a (si l'on veut faire des tests "classiques") une
distribution normale pour les p variables du tableau X, avec egalite des
variance-covariance pour chaque groupe, la regression logistique est une
forme robuste de l'analyse discriminante. C'est explique dans le bouquin de
Seber (1984; Multivariate observations).
Maintenant, Philippe veut faire quelque chose de plus complexe avec deux
tableaux et pas un, mais on doit sans doute pouvoir generaliser le
raisonnement precedent. En tout cas cela pourrait etre interessant. Si
quelqu'un a de la suite avec cette idee... (et en esperant que je n'ai pas
tout lu de travers).
Cordialement
Dr. Nigel G. Yoccoz
Department of Arctic Ecology, Norwegian Institute for Nature Research (NINA)
Polar Environmental Centre, N-9296 Tromsø, NORWAY
Tel: + 47 77 75 04 04 Fax: + 47 77 75 04 01 Mobil: + 47 91 61 61 94
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