ACP

Bonjour à tous, je vous explique mon problème,

Je prends n contrats historiques ( histo contrat 1, histo contrat 2, ....,histo contrat n) qui me permettent d'obtenir n contrat modélisés(model contrat 1, modele contrat2 ....modele contrat n) via une formule mathématique.

J'aimerais prendre moins de contrats historiques et je souhaiterais garder les contrats historiques qui expliquent le mieux les n contrats obtenus.

Je souhaiterais faire une sorte de régression où il y a beaucoup de variables à expliquer mais je ne sais pas si c'est possible.

Aurais-je besoin de faire une ACP pour désigner le nombre de contrats les plus important(nombre d'axes) ? sachant qu'ici mes individus seraient les dates (historiques).

contrat histo 1 contrat histo 2 contrat histo 3 .... contrat histo n
date 1 val11 val12 val13 .... val1n
...

Voilà , je vous remerci de votre aide

Bonjour,

regarde du côté de la régression PLS.

droopy a écrit:Bonjour,

regarde du côté de la régression PLS.

Oui ça a l'air intéressant merci.
Sauf que dans mon cas,les variables réponses ne contiennent pas le même nombre d'individus que les variables à expliquer.
Je pense qu'une régression ne conviendra pas dans ce cas là.

Je pense que je n'ai pas super bien expliqué mon problème donc voilà :
j'ai n variables historiques X= (X1,......,Xn). Chacune de ces variables comporte m données.
A partir de ces m données de ces variables j'obtiens n autres variables via des formules mathématiques(Y1,....Yn) qui contiennent chacune une seule donnée.
Je souhaiterais garder les variables de départ de X les plus influents, est ce possible de faire une sorte de régression avec plusieurs variables à expliquer sachant que le nombre de données de ces variables à expliquer est inférieur a celui des variables explicatives?

En gros, Je veux faire une régression avec n variables réponses + sélection de variables au même temps qui serait valable pour ces n réponses.
Est ce possible?



Voilà j'espère que j'ai été plus clair cette fois-ci

Merci encore