Les principales modifications dans la version 98 concernent :
1) L'analyse des correspondances avec colonnes de référence dans la famille
AFC sur modèles (Escofier, B. (1984) Analyse factorielle en référence à un
modèle. Aplications à l'analyse d'un tableau d'échanges. Revue de
Statistique Appliquée : 32, 4, 25-36). Mise en ¦uvre dans COA: Column
Reference, explications dans a fiche Thema2C.
2) l'ACP sur variables floues. La question est posée par la manipulation
des tableaux espèces-traits biologiques ou espèces-profils écologiques.
L'option FuzzyVar: Fuzzy Centring centre ces tableaux dans une logique
d'ACP, PCA: Fuzzy PCA fait une ACP centrée avec des aides à
l'interprétations spécifiques. Ces options permettent de passer ces
tableaux dans les méthodes K-tableaux. Ceci est expliqué dans la fiche
Thema81 (Partie 8 - Développement en cours). L'option Tables: Fuzzy
Variables permet de visualiser ces tableaux.
3) l'analyse canonique classique. Elle est disponible dans
Canonical: Canonical correlations Analysis. L'option reproduit l'essentiel
des calculs décrits dans l'ouvrage de référence (Gittins, R. (1985)
Canonical analysis, a review with applications in ecology. Springer-Verlag,
Berlin. 1-351)
4) l'analyse canonique généralisée, extension de la précédente pour K
tableaux (Carrol, J.D. (1968) A generalization of canonical correlation
analysis to three or more sets of variables. Proceeding of the 76th
Convention of the American Psychological Association : 3, 227-228). Les
aides à l'interprétation utilise les propositions de Casin, Ph. & Turlot,
J.C. (1986) Une présentation de l'analyse canonique généralisée dans
l'espace des individus. Revue de Statistique Appliquée : XXXV, 3, 65-75.
5) les matrices de corrélation entre tableaux. Canonical: CC coefficients
calcule les matrices de coefficients de corrélation canonique de l'analyse
canonique, Canonical: RLS coefficients calcule les matrices de coefficients
RLS (Kiers, H.A.L, Cléroux, R. & Ten Berge, M.F. (1994) Generalized
analysis based on optimizing matrix correlations and a relation with
IDIOSCAL. Computational Statistics and Data Analysis : 18, 331-340) et
Canonical: RV coefficients calcule les matrices de coefficents RV. Cette
dernière option est une version allégée du programme ACT-STATIS centré sur
l'inter-structure. La fiche du module donne les définitions et les
références. Merci à H. Kiers pour ses indications théoriques qui sont
rapportées dans la fiche du module.
6) Le traitement des listes d'occurences. Le module OccurData permet
d'aborder les données écologiques quand il n'y a plus de relevés, mais
uniquement des listes d'occurrences (par exemple l'enregistrement des
exemplaires des collections, des herbiers, les fiches des sociétés
ornithologiques, ...). OccurData: Read_Occur_File initialise les
procédures, OccurData: CANOCO-Classes analyse la liste d'occurrence en
fonction d'une partition (par exemple géographique),
OccurData: CANOCO-Table analyse la liste d'occurrences quand on a un
ensemble de variables de milieu portant sur chaque occurrence,
OccurData: CANOCO-Subspace fait la même chose en utilisant des sous-espace
de projection. La fiche Thema49 donne les raisons du choix de CANOCO dans
les titres de ces analyses car les analyses proposées sont des analyses
canoniques. Ceci permet d'indiquer dans la fiche Thema4A quand et pourquoi
l'analyse canonique des correspondances est une analyse canonique. Ces
innovations sont associées à la thèse de C. Gimaret.
OccurData: Array_to_Occur permet de transformer les tableaux
espèces-relevés en liste d'occurrences et de voir que choisir l'AFC et la
CCA en écologie c'est essentiellement considérer que l'individu statistique
n'est pas le relevé mais l'occurrence d'un taxon. On dispose ainsi des
outils introduits par Green, R.H. (1971) A multivariate statistical
approach to the Hutchinsonian niche: bivalve Molluscs of Central Canada.
Ecology : 52, 543-556.
7) L'analyse du couple entre un K-tableau et un tableau. Le module K+1
permet d'introduire des opérateurs de co-inertie (X1,Y), (X2,Y), ...,
(Xk,Y) dans une analyse de co-inertie multiple ce qui retrouve l'analyse
des concordances de Lafosse, R. & Hanafi, M. (1997) Concordance d'un
tableau avec K tableaux : définition de K+1 uples synthétiques. Revue de
Statistique Appliquée : (sous presse).
Avec ces introductions, ADE-4 contient maintenant une panoplie assez
complète des méthodes multi-tableaux.
Modifications ponctuelles
CategVar: Read Categ File - les fichiers moda.cat et moda.123 sont en option
COA: Internal COA - les formats d'édition sont améliorés
FilesUtil: Row_Duplicate - duplique les lignes d'un tableau en fonction des
numéros de modalités d'une variable qualitative (voir la carte de la pile
info.hyp)
Graph1D: Match_2_var - pour représenter deux codes numériques sur une
dimension (exemple Thema49 p. 24)
Graph1D: Between_Graph - pour représenter un code numérique sur une
dimension en fonction d'une partition (exemple Thema49 p. 26)
Graph1D: Scal_2_scor - pour représenter deux codes numériques sur une
dimension (après normalisation)
KTabUtil: MatchKTab-Tab - pour associer un K-tableau et un tableau
Levels: Selected value - tracer une courbe de niveau de valeur donnée
Levels: Evenly spaced values - tracer des courbes de niveaux équirépartis
OccurData: Rare_Species - pour extraire les espèces rares des listes d'occurence
Projectors: XY->Orthonormal Basis - pour avoir des bases orthonormées à
partir des polynômes en x et y et introduire les coordonnées spatiales dans
les analyses canoniques (Wartenberg, D.E. (1985a) Canonical trend surface
analysis: a method for describing geographic pattern. Systematic Zoology :
34(3), 259-279)
Scatters: Labels - on peut tracer un signe + en chaque point avec
l'utilisation de la valeur 3 dans le dialogue de Draw points
Cordialement
Daniel Chessel
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Universite Lyon 1 - Bat 401C - 69622 Villeurbanne CEDEX - France
Tel : 04 72 44 82 77 Fax : 04 72 43 11 41
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