Extension de l'ACPVI multibloc à la discrimination qualitative. Application en épidémiologie vétérinaire
Résumé
Une nouvelle présentation de l'Analyse en Composantes Principales sur Variables Instrumentales Multibloc, dont l'objectif est de prédire un tableau Y à partir de plusieurs tableaux (X_1, ..., X_K), est proposée. Elle est basée sur la détermination, pas à pas, de composantes dans l'espace des variables Y. Chaque composante est projetée sur les espaces engendrés respectivement par les variables des tableaux X_k. L'ACPVI multibloc consiste à maximiser, en moyenne, la variance restituée par ces projections. Cette méthode multibloc est ensuite appliquée au cadre de la description et la prédiction d'une variable qualitative $y$ par un ensemble de variables qualitatives (x_1, ..., x_K), chaque variable étant codée en un tableau contenant les indicatrices de ses modalités. La discrimination est opérée sur la base de composantes globales mutuellement orthogonales résumant l'ensemble des variables explicatives. La démarche d'analyse est comparée à d'autres méthodes de discrimination qualitative et illustrée sur la base d'une étude de cas en épidémiologie vétérinaire.