La question d'Alain Bellido soulève un point discutable dans NGStat.
La contradiction apparente vient de la doc de NGStat: NG Test. p. 19. :
Noter que les variables de X sont normalisées par la pondération de voisinage à chaque permutation.
Il y a effectivement une imprécision à la p. 21 :
Le test global porte exactement sur la trace de l'analyse globale.
Ce n'est vrai que pour des variables normalisées.
Il y a identité des sorties quend les variables sont normalisées.
Sinon, il y a deux points de vue. Les analyses portent au choix sur les variables centrées ou normalisées.
Le choix est du même ordre que entre PCA: Correlation matrix PCA ou PCA: Covariance matrix PCA.
Les deux types d'analyse ont la même validité.
Pour le test, on aurait pu faire la même chose. Faire un test demande de choisir une statistique. On peut tester Sum(covspat(k)) ou Sum(covspat(k)/var(k))
J'ai choisi la deuxième version peut-être sans raison bien valable.
Par souci de cohérence, je rajouterai la possibilité de faire les deux.
A la question posée, il faut donc préciser que les analyses sont possibles avec ou sans normalisation et que c'est l'option du test qui n'autorise pas les deux possibilités.
Correction prévue.
Merci
>Je realise des analyses spatiales sur graphes de voisinage (analyse globale
>et locale) et j'ai un probleme avec le module "NG test" dans NGStat. Il
>teste la covariance spatiale de chaque variable et la covariance totale. On
>doit donc obtenir le meme resultat qu'avec "Spatial covariance" ainsi
>qu'avec "Moran analysis" : ces deux modules donnent bien toujours le meme
>resultat mais ce n'est pas le cas pour NGtest lorque la matrice n'est pas
>centree-reduite (la doc precise bien que les donnees sont centrees par le
>programme). Je m'interroge donc: dans toutes ces analyses la matrice X
>doit-elle etre toujours au prealable centree et reduite (variance totale =
>nombre de variables)?
Daniel Chessel
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