Bonjour,
Emmanuel TILLARD écrit:
>Un collegue forestier est confronte a l'analyse de 2 tableaux similaires a
>ceux de l'article: Lebreton J.D. et Coll.
>Le tableau P est constitue de 31 releves en ligne et 13 especes d'oiseaux en
>colonnes et le tableau X des memes releves et de 12 variables de milieu
>QUALITATIVES (à l'origine quantitatives, mais transformées en qualitative du
>fait, pour certaines d'entre elles, d'une variabilité de type tout ou rien (et
>pour lesquelles une moyenne ne presente pas beaucoup de sens).
>Je sais comment obtenir une base orthonormée à partir de 1 ou de 2 variables
>qualitatives (options One categ var>orthonormal basis et 2 categ var >
>orthonormal basis) à partir d'un point cat, mais je ne sais pas comment
>obtenir une base orthonormée avec plus de 2 variables qualitatives. Pour
>obtenir le .@ob de X, est-il possible de faire l'AFC du tableau des variables
>milieu transformées en données booléennes (disjonctif complet) (ou ACM de X
>directement) puis de faire tourner triplet > orthonormal basis sur le .fcta
>(ou sur le .cmta)?
Il y a deux éléments de réponse. Le premier est qu'on peut toujours obtenir une base orthonormée engendrée par les colonnes d'un tableau qui est dans un triplet statistique par Projectors : Triplet->Orthonormal Basis. L'option acceptera un fichier .cmta pour ce faire et on aura les mêmes prérogatives qu'après Projectors : Table->Orthonormal Basis. On n'aura dans ce cas que le sous espace A1+A2+...+Av s'il y a v variables qualitatives.
Le second est que l'opération est vivement déconseillée dans les circonstances numériques précitées. Avec 31 relevés et 12 variables de milieu on aura des espaces de projection de dimension au moins égale à 11 (cas de deux modalités par variables) et sans doute plus (cas de plus de deux modalités par variables.
On fera alors des régressions multiples à 11 explicatives sur 31 points ce qui est numériquement très instable. C'est un cas typique où l'utilisation de la co-inertie l'emporte sur la stratégie d'ACPVI. CoInertia : Coinertia analysis est ici vivement conseillé.
Cordialement
Daniel Chessel
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