RNTI

MODULAD
Symbolic Covariance ACP et régression pour variables à valeurs d'intervalles. Application en épidémiologie vétérinaire.
In MODULAD 2018, vol. Modulad 45, pp.39-54
Abstract
Cet article positionne l'Analyse de Données Symboliques dans le cadre du traitement statistique des données d'épidémiologie vétérinaire. Une démarche complète d'Analyse de Données Symboliques est illustrée sur un exemple visant à déterminer les facteurs de risque du taux de saisie de poulets de chair à l'abattoir. Les unités statistiques étant les abattoirs dans lesquels plusieurs lots d'animaux sont enquêtés, les variables sont considérées par la suite comme des variables symboliques à valeurs d'intervalles. Deux méthodes sont appliquées : la Symbolic Covariance PCA et la Symbolic Covariance Regression ; ces méthodes sont basées sur des corrélations et covariances symboliques prenant en compte les deux bornes des intervalles et ayant la propriété d'être décomposables en variations intra- et inter-concepts. Mots clés : Analyse de données, régression, données symboliques, cova-riance symbolique, épidémiologie.