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Exercice 1 Considérons un échantillon de n = 5 individus où chaque Université de CaenTDs Partie 4Analyse de données

UFR des SciencesPar Faïcel Chamroukhi 2017/2018Exercice 1Considérons un échantillon den= 5individus où chaque individuxi2Rdest décrit

pard= 3variables réelles. Cet échantillon est représenté par la matriceX= (x1;x2;x3;x4;x5)t

suivante : X=p10 0 B

BBBBBBBB@2 2 3

3 1 2 1 0 3 2 1 4

2 1 31

C

CCCCCCCCA

On va faire une ACP centrée réduite de ce jeu de données. 1. Calculer l"individu mo yen(le cen trede gra vitédu n uagede données) x 2.

Calculer la matrice Ydes données centrées

3. Calculer les écarts t ypesjde chacune des variables 4. Calculer la matrice Zdes données centrées-réduites 5. Calculer la matrice de v ariance-covariancedeZet la matrice de corrélationRdeX.

Commenter.

6.

Effectuer une décomp ositionsp ectralede la matrice de corrélation R: déterminer les valeurs

propresjassociées aux vecteurs propres non-nulsujdeR. 7. Déterminer les facte ursprincipaux fjet les axes principauxajdu nuage des individus.

Vérifier leurs propriétés statistiques

8. Calculer p ourc hacundes axes factoriels ,l"inertie du jeu de données pro jetéessur l"axe considéré, et la part d"inertie qu"il explique. 9. Calculer les comp osantesprincipales cjpour les individus. Comment s"interprètent les com-

posantes principales en fonction des variables de départ. Vérifier leur propriétés statistiques.

10. Représen tergraphiquemen tle n uagedes in dividussur le plan factoriel défini p arles deux premiers axes factoriels. Commenter. 11. Représen tergraphiquemen tle n uagedes v ariablessur le plan factoriel défini par les deux premiers axes factoriels. Commenter.

Solution 1

1. L"individu mo yenest obten uen faisan tla mo yennedes lignes du tableau X:x=Pn i=1xi=n=p10(2;1;3)T 2. La matrice Ydes données centrées est obtenue en soustrayant à chaque ligne deXla moyenne x:

Y=X(x;x;x;x;x)T=p10

0 B

BBBBBBBB@0 1 0

1 01 11 0 0 0 1

0 0 01

C

CCCCCCCCA

1

3.Le calcul des écarts-t ypej(racines carrées des variances2j) de chacune des variables peut

se faire de deux façons. La première en appliquant la définition de la variance pour chaque variable : j=v uut1 n n X i=1(xijxj)2=v uut1 n n X i=1y 2ij pourj= 1;:::;3etn= 5. La deuxième en calculant directement la matrice de variances-covariances et en exploitant ainsi la formulation vectorielle on trouve directement toutes les variances (et donc les écarts type) car celles-ci sont les éléments diagonaux de la matrice de variances-covariances : X=1n n X i=1(xix)(xix)T=1n n X i=1y iyTi=1n

YTY=105

0 B

BB@2 11

1 2 0

1 0 21

C CCA=0 B

BB@4 22

2 4 0

2 0 41

C CCA donc= (1;2;3)T= (2;2;2)T 4. La matrice Zdes données centrées-réduites est de terme généralzij=xijxj j=yij j. Cela revient donc à diviser chaque colonne deYpar l"écart type de la variable correspondante : Z=p10 2 0 B

BBBBBBBB@0 1 0

1 01 11 0 0 0 1

0 0 01

C

CCCCCCCCA=

12 Y 5. La matrice de v ariance-covariancedeZ:Zétant la matrice centrée-réduite deXdonc sa matrice de covariance de terme correspond à la matrice de corrélation deX. En effet : =1n n X i=1(ziz)(ziz)T=1n n X i=1z izT=1n n X i=112 yi12 yT=1n n X i=1(xix2 )(xix2 )T R=1n n X i=1(xix )(xix )T=1n n X i=1(xix2 )(xix2 )T= carZest centrée et donc sa moyenne suivant les ligneszest le vecteur nul. Pour le calcul on trouve donc : =R=15

ZTZ=15

104
0 B

BB@2 11

1 2 0

1 0 21

C CCA=0 B

BB@1 1=21=2

1=2 1 0

1=2 0 11

C CCA 6. L"A CPcen tréeréduite nécessite le calcul des v aleurspropres jassociées aux vecteurs propres non-nulsujde la matrice de corrélationR. On résout l"équationRu=u. Pour les valeurs propres, cela revient à résoudre le système det(RI) = 0:11=21=2

1=2 10

1=2 0 1

= (1) 10 0 1 1=2

1=21=2

0 1 1=2

1=21=2

10 2 = (1)(1)214 (1)14 (1) = (1)(1)212 = (1)(11p2 )(1+1p2 et on obtient les trois valeurs propres (selon l"ordre décroissant) :1= 1+1p2 ;2= 1;3= 11p2 7. P ourdéterminer les v ecteurspropres ujon résoutRu=u. En posantu= (x;y;z)t, on a, pour2= 1: 0 B

BB@1 1=21=2

1=2 1 0

1=2 0 11

C CCA0 B BB@x y z1 C CCA=0 B BB@x y z1 C CCA)8 >>:x+12 y12 z=x 12 x+y=y 12 x+z=z On peut ainsi facilement identifier d"après l"un des deux dernières équations quex= 0, et d"après la première en déduire quey=z. Donc une solution pour le vecteur propre associé

à2estu2= (0;1;1)T. Pour1= 1 +1p2

8>>>< >>:x+12 y12 z=x+1p2 x 12 x+y=y+1p2 y 12 x+z=z+1p2 z On peut ainsi facilement identifier d"après les deux dernières en les sommant quey=z et d"après la deuxième identifier quex=p2y. Donc une solution pour le vecteur propre associé à1estu1= (p2;1;1)T(pourz= 1).

Pour3= 11p2

:8>>>< >>:x+12 y12 z=x1p2 x 12 x+y=y1p2 y 12 x+z=z1p2 z On peut aussi facilement identifier d"après les deux dernières en les sommant quey=z et d"après la deuxième identifier quex=p2y. Donc une solution pour le vecteur propre associé à3estu3= (p2;1;1)T. 8. Les facteurs princi pauxfjsont déterminés par les vecteurs propres deR. Il y en a donc d= 3qui sont :(u1;u2;u3): u

1= (p2;1;1)T;u2= (0;1;1)T;u3= (p2;1;1)T.

On appelle axes principauxajles vecteurs propres deR(facteurs principaux) normés à 1.

Doncaj=1jjujjj2uj=1qP

d=3 k=1u2jku j. Ainsi on obtient : a 1=12 (p2;1;1)T;a2=1p2 (0;1;1)T;a3=12 (p2;1;1)T. Les facteurs ainsi que les axes sont orthogonaux :aTjak=fTjfk= 0pour toutj6=k(facile

à vérifier)/

Les axes sont normés (condition vérifiée car par construction ici). 9.

L"inertie du jeu de données pro jetéessur c haqueaxe est d onnéespar la v aleurpropre asso cié

à chaque axe, dans un ordre décroissant. Ainsi l"inertie expliquée par l"axe 1 est1= 1+1p2 celle expliquée par l"axe 2 est2= 1et celle expliquée par l"axe 3 est3= 11p2 La part d"inertie expliquée par l"axeajest donnée en % parIj=100j

1+3+3% =100j3

AinsiI1=100(1+1p2

)3 %56:6%;I2=1003 %33:3%etI3=100(11p2 )3 %10:1%3

10.Les comp osantesprincipales cjsont les variables définies par les axes principaux (représen-

tant donc la projection des donnéesZcentrées réduites dans ce cas, sur les axes principaux a j) :cj=Zajpourj= 1;:::;3. Ainsi : c 1=p10 2 12 0 B

BBBBBBBB@0 1 0

1 01 11 0 0 0 1

0 0 01

C

CCCCCCCCA0

B BB@p2 1 11quotesdbs_dbs28.pdfusesText_34
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