Résumé de l’objectif de l’A.C.P.

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1 Résumé de l’objectif de l’A.C.P.
Les individus (ou les variables ) sont décrits dans un espace à « p (ou n) dimensions » (nombre de variables (ou d’individus)) 1 3 2 Trouver des espaces de dimensions « plus petites » afin d’y voir au mieux les individus (variables)

2 2.2. Méthodologie de calcul
Centrage et réduction des variables. ACP Dans une ACP les données sont systématiquement centrées Données centrées Covariances centrées-réduites Corrélations

3 2.2. Méthodologie de calcul
Illustration de la logique de calcul. ACP 1) si on ne fait que centrer les données, la première composante principale est engendrée par le vecteur propre de la matrice des variances-covariances C associé à la plus grande valeur propre (maximisation de l’inertie), Cette logique de maximisation de l’inertie donne mécaniquement beaucoup d’importance aux variables les plus dispersées 2) si on centre et on réduit les données, la première composante principale est engendrée par le vecteur propre de la matrice des corrélations R associé à la plus grande valeur propre (maximisation de l’inertie).

4 ACP 3.1. Logique de calcul de l’ACP
Quels types de tableaux peut-on traiter avec l’A.C.P. ? Tableau de rangs Tableau de mesures Tableau de notes

5 ACP Centrer-réduire 3.1. Logique de calcul de l’ACP
Exemple de tableau « hybride » ou « mixte » Mesures Rangs Notes Centrer-réduire Problème : ceux sont les variables les plus dispersées qui engendrent les premières composantes.

6 ACP 3.1. Logique de calcul de l’ACP
Comment définir les nouveaux axes ? On substitue aux variables initiales des « indices synthétiques » qui sont des combinaisons linéaires de ces variables initiales. Le premier axe (ou première composante principale) sera tel que la variance des individus (sur cet axe) soit maximale. Ä cet axe explique donc une certaine proportion de la variance totale des individus.

7 ACP 3.1. Logique de calcul de l’ACP
Comment définir les nouveaux axes ? Après la 1ère composante principale, on en recherche une 2ème qui doit avoir les propriétés suivantes : ? Avoir une corrélation nulle avec la première, ? Avoir, à son tour, la plus grande variance. Le processus se répète jusqu’à obtenir les p composantes (où p représente le nombre de variables initiales)

8 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
ACP /40

9 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
ACP Valeur propres 1 2 3 4 Valeur 3.3189 0.4035 0.2508 0.0268 Vecteurs propres Statistiques 0.2615 Math 0.8381 0.1698 Cpta 0.5405 0.1271 0.8193 G° Fi 0.4880 0.2610 Y1(Ind1+)= * Valeur 1 du vecteur propre Note centrée-réduite de l’individu 1 en statistiques * Valeur 2 du vecteur propre Note centrée-réduite de l’individu 1 en mathématiques * Valeur 3 du vecteur propre Note centrée-réduite de l’individu 1 en comptabilité * Valeur 4 du vecteur propre = Note centrée-réduite de l’individu 1 en gestion financière

10 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
ACP axe 1 axe 2 axe 3 axe 4 Ind1+ Ind2- 0.0437 0.1517 Ind3+ 1.8071 0.7058 0.1739 Ind4- 0.8467 0.4343 Ind5- 1.4685 0.5759 0.3613 0.0677 Ind6- 2.3667 0.2153 Ind7+ 0.1579 Ind8- 0.4031 0.4807 0.1495 Ind9+ 2.2904 0.2098 Ind10- 0.9201 0.6492 Ind1+ Ind2- Ind3+ Ind4- Ind5- Ind6- Ind7+ Ind8- Ind9+ Ind10- -2.5 -2.0 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 Statistiques Math Cpta G Fi Ind1+ 19 14 8 18 Ind2 - 20 12 4 Ind3+ 10 32 38 Ind4 13 17 Ind5 6 26 24 Ind6 3 28 Ind7+ 16 Ind8 15 Ind9+ 9 2 30 Ind10 7

11 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
Qualité de la première composante principale. ACP Valeur propres 1 2 3 4 Valeur 3.3189 0.4035 0.2508 0.0268 % d'inertie 83% 10% 6% 1%

12 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
Qualité de la représentation des individus sur la première composante principale. ACP axe 1 axe 2 axe 3 axe 4 Ind1+ 0.7483 0.2287 0.0155 0.0075 1 Ind2- 0.8194 0.0004 0.1759 0.0043 Ind3+ 0.6998 0.1869 0.1068 0.0065 Ind4- 0.8000 0.1580 0.0416 Ind5- 0.8221 0.1264 0.0498 0.0017 Ind6- 0.9703 0.0080 0.0077 0.0139 Ind7+ 0.7009 0.2830 0.0081 Ind8- 0.9056 0.0369 0.0524 0.0051 Ind9+ 0.9203 0.0015 0.0705 Ind10- 0.6504 0.3238 0.0132 0.0126

13 3.1. Calcul de la 1ère composante principale
Contribution des individus à la formation de la première composante principale. ACP axe 1 axe 2 axe 3 axe 4 Ind1+ 6% 15% 2% 7% Ind2- 13% 0% 37% 9% Ind3+ 10% 22% 20% 11% Ind4- 18% 8% 1% Ind5- 5% Ind6- 17% 30% Ind7+ Ind8- 12% 4% Ind9+ 16% Ind10- 3% 100%

14 3.2. Calcul de la 2eme composante principale
ACP Après la 1ère composante principale, on en recherche une 2ème qui doit avoir les propriétés suivantes : ? Avoir une corrélation nulle avec la première, ? Avoir, à son tour, la plus grande variance. axe 1 axe 2 axe 3 axe 4 Ind1+ Ind2- 0.0437 0.1517 Ind3+ 1.8071 0.7058 0.1739 Ind4- 0.8467 0.4343 Ind5- 1.4685 0.5759 0.3613 0.0677 Ind6- 2.3667 0.2153 Ind7+ 0.1579 Ind8- 0.4031 0.4807 0.1495 Ind9+ 2.2904 0.2098 Ind10- 0.9201 0.6492

15 3.2. Calcul de la 2eme composante principale
ACP Ind1+ Ind2- Ind3+ Ind4- Ind5- Ind6- Ind7+ Ind8- Ind9+ Ind10- -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -2.5 -2.0 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.0 2.5 Valeur propres 1 2 3 4 Valeur 3.3189 0.4035 0.2508 0.0268 % d'inertie 83% 10% 6% 1% % cumulé 93% 99% 100%

16 3.3. Calcul des corrélations entre les
composantes principales et les variables initiales ACP facteur 1 facteur 2 facteur 3 facteur 4 Statistiques 0.0428 Math 0.4197 0.0278 Cpta 0.9847 0.0636 0.1340 G° Fi 0.8890 0.1307

17 3.3. Calcul des corrélations entre les
composantes principales et les variables initiales ACP facteur 1 facteur 2 Statistiques Math Cpta 0.9847 G° Fi 0.8890

18 3.3. Calcul des corrélations entre les
composantes principales et les variables initiales ACP Ind1+ Ind2- Ind3+ Ind4- Ind5- Ind6- Ind7+ Ind8- Ind9+ Ind10- -1.0 -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 -2.5 -2.0 -1.5 -0.5 0.5 1.5 2.0 2.5