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Message par sh le Ven 15 Avr 2011 - 9:33

Je doit réaliser une analyse factorielle discriminante avec R. J'obtient les résultats graphiques et les tables associées à l'ACP. Cependant je souhaiterais savoir si les distances séparant les groupes sont statistiquement significatives. pour cela il me faut utiliser la distance de mahalanobis et la statistique de Wilks mais:
<statistique de wilks.
Pouvez-vous, s'il vous plait, m'indiquer la démarche à suivre pour y parvenir.
Sachant que même avec l'aide de R je n'y arrive pas. Merci.

ps: si besoin, Je peut vous joints mon fichier de données ainsi de ce que j'ai fait jusque là.

sh

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Message par A.D. le Ven 15 Avr 2011 - 10:14

Bonjour,

sara a écrit:Je doit réaliser une analyse factorielle discriminante avec R. J'obtient les résultats graphiques et les tables associées à l'ACP.
Si j'ai bien compris, tu as donc procédé à une ACP, puis une analyse factorielle discriminante sur les composantes issues de ton ACP, c'est bien cela?


Il y a sûrement des personnes plus callées que moi concernant ce type d'analyse, mais voici déjà quelques infos :

  • Le test du lambda de Wilks (statistique de test égale au rapport du déterminant de la matrice de dispersion intra-groupe sur le déterminant de la matrice de dispersion totale) peut être effectué sous R à l'aide de la commande "manova", qui peut par exemple être utilisée comme suit (à adapter à ton cas) :

    Code:
     > summary(manova(as.matrix(X[,1:76])~as.factor(X$groupe)),test="Wilks")
                        Df    Wilks approx F num Df den Df    Pr(>F)   
    as.factor(X$groupe)  3 0.068741  8.3323    228 1317.4 < 2.2e-16 ***
    Residuals          514                                             
    ---
    Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

  • Il est possible aussi de calculer un test de Wilks pour chacune des différentes variables ( "tests des racines succesives" sur wikipedia : http://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_discriminante) ; sous R, il est possible d'effectuer une sélection de variables les plus significatives en se basant sur ce test, à l'aide de la commande "greedy.wilks" du package "klaR".
    Par contre, je ne sais pas comment choisir au mieux la valeur du paramètre "niveau".

  • Pour ce qui est de la distance de Mahalanobis, je ne l'ai jamais utilisée avec R, mais la fonction "mahalanobis" semble permettre de la calculer.


Sinon, lorsque tu cherches des infos concernant un point précis à appliquer avec R, il est parfois bon d'aller faire un tour sur le site "RSiteSearch" :

Code:
> RSiteSearch("mahalanobis")
> RSiteSearch("Wilks")

Bonne continuation Smile


Cordialement,

A.D.

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Message par sh le Mar 19 Avr 2011 - 12:43

merci ca m'a bcp aidé

sh

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Message par A.D. le Mar 19 Avr 2011 - 13:13

De rien Smile

Eventuellement, tu peux poster le code qui t'a été utile, ça pourra servir à d'autres.


Cordialement,

A.D.

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Message par sh le Mer 20 Avr 2011 - 7:14

salut voila celui le code de mahalanobis (enfin je coit que cela permet de calculer les dis de mahalanobis)

center<-colMeans(y[,1:5]) %moyenne de y1%
distance_de_Mahalanobis<-mahalanobis(y[,1:5],center,cov(y[,1:5]))
plot(distance_de_Mahalanobis,type="h")

ou encore
library("MASS")
cov.mcd(y[,1:5])

remarque; je vient de poster une nouvelle question (sur les distances robustes) pourriez-vous y jeter un coup d'œil???

merci



sh

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