Analyse Multidimensionnelle et étude de données alimentaires et socio-professionnelles

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M1 BADS

Analyse multidimensionnelle

Devoir

On se propose d’étudier les données concernant des denrées alimentaires et les catégories socio-professionnelles. On vous donne le tableau initial (Individus, variables) :

| | | | | | | | | |

| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| | PAO | PAA | VIO | VIA | POT | LEC | RAI | PLP |

| AGRI | 167 | 1 | 163 | 23 | 41 | 8 | 6 | 6 |

| SAAG | 162 | 2 | 141 | 12 | 40 | 12 | 4 | 15 |

| PRIN | 119 | 6 | 69 | 56 | 39 | 5 | 13 | 41 |

| CSUP | 87 | 11 | 63 | 111 | 27 | 3 | 18 | 39 |

| CMOY | 103 | 5 | 68 | 77 | 32 | 4 | 11 | 30 |

| EMPL | 111 | 4 | 72 | 66 | 34 | 6 | 10 | 28 |

| OUVR | 130 | 3 | 76 | 52 | 43 | 7 | 7 | 16 |

| INAC | 138 | 7 | 117 | 74 | 53 | 8 | 12 | 20 |

| | |

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| --- | --- |

| AGRI = Exploitants agricoles SAAG= Salariés agricoles PRIN = Professions indépendantes CSUP = Cadres supérieurs CMOY= Cadres moyens EMPL= Employés OUVR = Ouvriers INAC = Inactifs | PAO = Pain ordinaire PAA = Autre pain VIO = jus ordinaire VIA=Autre jus POT= Pommes de terre LEC=Légumes secs RAI=Raisin de tables PLP= Plats préparés |

Les résultats de l’ACP sont les suivants :

Extrait de la matrice de corrélation

| | | | | | | | | | |

| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| Matrice de corrélation | | | | | | | | | |

| | | | | | | | | | |

| | | | | | | | | | |

| | | Pain ordinaire | Autre pain | jus ordinaire | Autre jus | Pommes de terre | Légumes secs | Raisin de tables | |

| Corrélation | PAO = Pain ordinaire | 1,000 | -,774 | ,926 | -,906 | ,656 | ,889 | -,833 | 56 |

| PAA = Autre pain | -,774 | 1,000 | -,604 | ,904 | -,333 | -,673 | ,959 | ,771 |

| VIO = jus ordinaire | ,926 | -,604 | 1,000 | -,750 | ,517 | ,792 | -,669 | -,828 |

| VIA=Autre jus | -,906 | ,904 | -,750 | 1,000 | -,419 | -,839 | ,924 | ,720 |

| POT= Pommes de terre | ,656 | -,333 | ,517 | -,419 | 1,000 | ,603 | -,410 | -,554 |

| LEC=Légumes secs | ,889 | -,673 | ,792 | -,839 | ,603 | 1,000 | -,824 | -,751 |

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| RAI=Raisin de tables | -,833 | ,959 | -,669 | ,924 | -,410 | -,824 | 1,000 | ,834 |

| PLP= Plats préparés | -,856 | ,771 | -,828 | ,720 | -,554 | -,751 | ,834 | 1,000 |

| | | | | | --- | --- | --- | | Qualités de représentation | | | | | Initiales | Extraction | | PAO = Pain ordinaire | 1,000 | ,967 | | PAA = Autre pain | 1,000 | ,925 | | VIO = jus ordinaire | 1,000 | ,793 | | VIA=Autre jus | 1,000 | ,926 | | POT= Pommes de terre | 1,000 | ,864 | | LEC=Légumes secs | 1,000 | ,841 | | RAI=Raisin de tables | 1,000 | ,957 | | PLP= Plats préparés | 1,000 | ,814 | | Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. | | | | | | | | | | | | |

| | | | | | | | | | |

| | | | | | | | | | |

| | | | | | | | | | |

| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |

| Variance totale expliquée | | | | | | | | | |

| Composante | Valeurs propres initiales | | | Sommes extraites du carré des chargements | | | Sommes de rotation du carré des chargements | | |

| Total | % de la variance | % cumulé | Total | % de la variance | % cumulé | Total | % de la variance | % cumulé |

| 1 | 6,208 | 77,599 | 77,599 | 6,208 | 77,599 | 77,599 | 4,484 | 56,054 | 56,054 |

| 2 | ,880 | 10,996 | 88,595 | ,880 | 10,996 | 88,595 | 2,603 | 32,541 | 88,595 |

| 3 | ,416 | 5,200 | 93,795 | | | | | | |

| 4 | ,306 | 3,831 | 97,626 | | | | | | |

| 5 | ,168 | 2,106 | 99,731 | | | | | | |

| 6 | ,018 | ,226 | 99,957 | | | | | | |

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| 7 | ,003 | ,043 | 100,000 | | | | | | |

| 8 | 2,403E-16 | 3,004E-15 | 100,000 | | | | | | |

| Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. | | | | | | | | | |

| | | |

| --- | --- | --- |

| Rotation de la matrice des composantesa | | |

| | Composante | |

| 1 | 2 |

| PAO = Pain ordinaire | -,728 | ,661 |

| PAA = Autre pain | ,950 | -,154 |

| VIO = jus ordinaire | -,608 | ,650 |

| VIA=Autre jus | ,905 | -,329 |

| POT= Pommes de terre | -,108 | ,923 |

| LEC=Légumes secs | -,679 | ,616 |

| RAI=Raisin de tables | ,938 | -,277 |

| PLP= Plats préparés | ,714 | -,551 |

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| Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. Méthode de rotation : Varimax avec normalisation Kaiser. | | |

| a. Convergence de la rotation dans 3 itérations. | | |

![](data:image/png;base64...)

![](data:image/png;base64...)

Travail demandé :

1. Décrire brièvement la matrice de corrélation. Donner le couple de variables les plus corrélées et le couple de variables les moins corrélées.

2. Donner le total des valeurs propres. Quelle est la signification d’une valeur propre d’un axe i donné.

3. Quel est le nombre d’axes factoriels à choisir si on opte pour la méthode de :

  • Kaiser
  • « Coude »

Quelle est la méthode utilisée par l’énoncé. Justifier la réponse.

1. Commenter le positionnement des variables sur la carte factorielle. Peut-on donner un sens aux deux axes.

2. Commenter le positionnement des individus. Peut-on former des groupes.

Analyse Multidimensionnelle et étude de données alimentaires et socio-professionnelles

Statistical Analysis - Multivariate Data Analysis · notes

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Analyse multidimensionnelle

Devoir

On se propose d’étudier les données concernant des denrées alimentaires et les catégories socio-professionnelles. On vous donne le tableau initial (Individus, variables) :

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| | PAO | PAA | VIO | VIA | POT | LEC | RAI | PLP |

| AGRI | 167 | 1 | 163 | 23 | 41 | 8 | 6 | 6 |

| SAAG | 162 | 2 | 141 | 12 | 40 | 12 | 4 | 15 |

| PRIN | 119 | 6 | 69 | 56 | 39 | 5 | 13 | 41 |

| CSUP | 87 | 11 | 63 | 111 | 27 | 3 | 18 | 39 |

| CMOY | 103 | 5 | 68 | 77 | 32 | 4 | 11 | 30 |

| EMPL | 111 | 4 | 72 | 66 | 34 | 6 | 10 | 28 |

| OUVR | 130 | 3 | 76 | 52 | 43 | 7 | 7 | 16 |

| INAC | 138 | 7 | 117 | 74 | 53 | 8 | 12 | 20 |

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| AGRI = Exploitants agricoles SAAG= Salariés agricoles PRIN = Professions indépendantes CSUP = Cadres supérieurs CMOY= Cadres moyens EMPL= Employés OUVR = Ouvriers INAC = Inactifs | PAO = Pain ordinaire PAA = Autre pain VIO = jus ordinaire VIA=Autre jus POT= Pommes de terre LEC=Légumes secs RAI=Raisin de tables PLP= Plats préparés |

Les résultats de l’ACP sont les suivants :

Extrait de la matrice de corrélation

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| Matrice de corrélation | | | | | | | | | |

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| | | Pain ordinaire | Autre pain | jus ordinaire | Autre jus | Pommes de terre | Légumes secs | Raisin de tables | |

| Corrélation | PAO = Pain ordinaire | 1,000 | -,774 | ,926 | -,906 | ,656 | ,889 | -,833 | 56 |

| PAA = Autre pain | -,774 | 1,000 | -,604 | ,904 | -,333 | -,673 | ,959 | ,771 |

| VIO = jus ordinaire | ,926 | -,604 | 1,000 | -,750 | ,517 | ,792 | -,669 | -,828 |

| VIA=Autre jus | -,906 | ,904 | -,750 | 1,000 | -,419 | -,839 | ,924 | ,720 |

| POT= Pommes de terre | ,656 | -,333 | ,517 | -,419 | 1,000 | ,603 | -,410 | -,554 |

| LEC=Légumes secs | ,889 | -,673 | ,792 | -,839 | ,603 | 1,000 | -,824 | -,751 |

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| RAI=Raisin de tables | -,833 | ,959 | -,669 | ,924 | -,410 | -,824 | 1,000 | ,834 |

| PLP= Plats préparés | -,856 | ,771 | -,828 | ,720 | -,554 | -,751 | ,834 | 1,000 |

| | | | | | --- | --- | --- | | Qualités de représentation | | | | | Initiales | Extraction | | PAO = Pain ordinaire | 1,000 | ,967 | | PAA = Autre pain | 1,000 | ,925 | | VIO = jus ordinaire | 1,000 | ,793 | | VIA=Autre jus | 1,000 | ,926 | | POT= Pommes de terre | 1,000 | ,864 | | LEC=Légumes secs | 1,000 | ,841 | | RAI=Raisin de tables | 1,000 | ,957 | | PLP= Plats préparés | 1,000 | ,814 | | Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. | | | | | | | | | | | | |

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| Variance totale expliquée | | | | | | | | | |

| Composante | Valeurs propres initiales | | | Sommes extraites du carré des chargements | | | Sommes de rotation du carré des chargements | | |

| Total | % de la variance | % cumulé | Total | % de la variance | % cumulé | Total | % de la variance | % cumulé |

| 1 | 6,208 | 77,599 | 77,599 | 6,208 | 77,599 | 77,599 | 4,484 | 56,054 | 56,054 |

| 2 | ,880 | 10,996 | 88,595 | ,880 | 10,996 | 88,595 | 2,603 | 32,541 | 88,595 |

| 3 | ,416 | 5,200 | 93,795 | | | | | | |

| 4 | ,306 | 3,831 | 97,626 | | | | | | |

| 5 | ,168 | 2,106 | 99,731 | | | | | | |

| 6 | ,018 | ,226 | 99,957 | | | | | | |

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| 7 | ,003 | ,043 | 100,000 | | | | | | |

| 8 | 2,403E-16 | 3,004E-15 | 100,000 | | | | | | |

| Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. | | | | | | | | | |

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| Rotation de la matrice des composantesa | | |

| | Composante | |

| 1 | 2 |

| PAO = Pain ordinaire | -,728 | ,661 |

| PAA = Autre pain | ,950 | -,154 |

| VIO = jus ordinaire | -,608 | ,650 |

| VIA=Autre jus | ,905 | -,329 |

| POT= Pommes de terre | -,108 | ,923 |

| LEC=Légumes secs | -,679 | ,616 |

| RAI=Raisin de tables | ,938 | -,277 |

| PLP= Plats préparés | ,714 | -,551 |

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| Méthode d'extraction : Analyse en composantes principales. Méthode de rotation : Varimax avec normalisation Kaiser. | | |

| a. Convergence de la rotation dans 3 itérations. | | |

![](data:image/png;base64...)

![](data:image/png;base64...)

Travail demandé :

1. Décrire brièvement la matrice de corrélation. Donner le couple de variables les plus corrélées et le couple de variables les moins corrélées.

2. Donner le total des valeurs propres. Quelle est la signification d’une valeur propre d’un axe i donné.

3. Quel est le nombre d’axes factoriels à choisir si on opte pour la méthode de :

  • Kaiser
  • « Coude »

Quelle est la méthode utilisée par l’énoncé. Justifier la réponse.

1. Commenter le positionnement des variables sur la carte factorielle. Peut-on donner un sens aux deux axes.

2. Commenter le positionnement des individus. Peut-on former des groupes.