Méthodes Quantitatives Avancées en Environnement Marin.
Ce
cours est une introduction aux méthodes classiques de traitement
de tableaux de données croisant un grand nombre d'individus sur
lesquels sont mesurées des variables quantitatives ou
qualitatives. Différents rappels d'algèbre matricielle y sont présentés
avant d'aborder les notions d'inertie d'un nuage de points et les
relations avec des quantités statistiques usuelles (moyenne, variance,
etc...).
Introduction (document pdf)
Introduction et motivation de ce cours au travers de différents exemples pris en océanographie
Exo corrigés
Lien vers deux exercices interessants du poly de J. F. Durand. Ces exercices sont corrigés.
TDs informatiques corrigés :
1) Functional data analysis of a set of profiles of temperature (T, °C), salinity (S, SI) and dissolved oxygen (DO, %).
An
observation of the following dataset is constitued with 30 values : 10
measures of T, 10 measures of S and 10 measures of DO sampled every 1m
from 0m to 9m in the Berre lagoon. An observation can then be seen as a
multivariate sampled profile of 3 variables.
We dispose of a
collection of such observations from 1994 to 2010 with about 24
observations a year. The objective of this work is to study the
variability of this dataset using PCA. However, some constraints must
be added to the PCA analysis because the data are functional and
multivariate. We propose a PCA version which takes into account the
functional structure of tha dataset as well as the covariance structure
between profiles of T, S and DO. Before solving the eigenvalue problem
provided by PCA, data are weighted by dividing each block of variables
(T, S and DO) by the square root of the trace of the
variance-covariance matrix of each block. This allows to compare
profiles composed with varaibles which don't have the same unity.
- Link towards the R program
- Link toward the datasets :
bers.txt : contains salinity profiles
bert.txt : contains temperature profiles
bero.txt : contains dissolved oxygen profiles
Liens utiles
- Vers la page de Ph. Besse, Toulouse où l'on trouve d'excellents cours d'analyse de données et des TDs sous R
- Vers la page de J. F. Durand à l'INRA avec un bon cours sur l'ACP et des rappels d'agèbre linéaire utiles