(no subject)

From: Philippe Aubry (philippe.j.aubry@wanadoo.fr)
Date: Tue Sep 10 2002 - 16:28:12 MEST


> J'ai réalisé un test de Monte Carlo avec le logiciel projector dans le
cadre
> d'une analyse de la redondance (ACP/ACP). Il me permet de dire que l'effet
> de mes variables environnementales sur mon jeu de données espèces est
> significatif. Mais je ne sais pas comment ce test marche, ce qu'il fait
> réellement.
> Simule-t-il un jeu de donnée de variables environnementales pour voir si
> dans une gamme plus large de variables écologique, je retrouve les mêmes
> relations entre mes variables environnementales et les espèces???En gros
je
> voudrais savoir s'il y a des données fictives créées pour "valider" mes
> résultats, s'il y a une comparaison avec les résultats de mon analyse
> ADE.....
> Merci d'avance,
> Très cordialement,
> Isabelle
>
>
>
>
>
> Cornille Isabelle
> Passage des déportés, 3
> Département de zoologie générale et appliquée
> 5030 Gembloux

Bonjour,

S'il s'agit du test de permutation testant l'association entre le tableau Y
(variables à expliquer) et le tableau X (variables explicatives) dans le
cadre d'une ACPVI, le principe est le suivant :

1) la statistique testée est la trace de la matrice à diagonaliser

2) la distribution sous H0 de cette statistique est obtenue par
échantillonnage aléatoire dans l'ensemble des permutations des lignes de Y
(ou de X), ex. 1000, 10000 permutations, voire plus.

3) la p-value associée à la valeur observée de la trace (i.e. pour le jeu de
données, sans permutation) est ensuite calculée comme le nombre de fois que
la trace est supérieure ou égale à la valeur observée, divisé par le nombre
de permutations (en principe, la valeur observée compte pour le résultat
d'une permutation, celle qui correspond à l'ordre des données). On obtient
la probabilité d'avoir une valeur de la statistique au moins aussi grande
que celle observée, c'est bien la p-value cherchée (ou du moins, une
approximation de la p-value exacte, celle calculée pour toutes les
permutations, de façon exhaustive, ce qui est impraticable dès que n>10).

Ce test ne suppose pas que les données constituent un échantillon prélevé
dans une population par échantillonnage aléatoire simple, il ne porte que
sur les données, et rien que sur elles.

Cordialement

Philippe



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