Une méthode d'analyse canonique non-linéaire et son application à des données biologiques
Vladimir Makarenkov; Pierre Legendre
Mathématiques et Sciences Humaines (1999)
- Volume: 147, page 135-147
- ISSN: 0987-6936
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topMakarenkov, Vladimir, and Legendre, Pierre. "Une méthode d'analyse canonique non-linéaire et son application à des données biologiques." Mathématiques et Sciences Humaines 147 (1999): 135-147. <http://eudml.org/doc/94529>.
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abstract = {Parmi les méthodes d'ordination proposées dans la littérature statistique, l'ACR (analyse canonique de redondance) est devenue l'une des plus employées par les écologistes. En ACR, deux tableaux des données sont considérés. Le premier tableau (Y) contient les variables-réponse (e.g. les abondances des espèces étudiées) alors que le second (X) contient les variables explicatives (e.g. les variables environnementales). L'ACR classique impose des contraintes linéaires entre les variables X et Y, ce qui reflète rarement les processus naturels. Nous proposons une nouvelle méthode d'ordination, l'ACR polynomiale, qui permet de modéliser des relations linéaires ou non. Cette méthode est basée sur un algorithme empirique de régression qui permet de chercher la forme des relations polynomiales entre les variables en X et Y ainsi que de prendre en compte les interrelations entre variables explicatives.},
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TY - JOUR
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TI - Une méthode d'analyse canonique non-linéaire et son application à des données biologiques
JO - Mathématiques et Sciences Humaines
PY - 1999
PB - Ecole des hautes-études en sciences sociales
VL - 147
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AB - Parmi les méthodes d'ordination proposées dans la littérature statistique, l'ACR (analyse canonique de redondance) est devenue l'une des plus employées par les écologistes. En ACR, deux tableaux des données sont considérés. Le premier tableau (Y) contient les variables-réponse (e.g. les abondances des espèces étudiées) alors que le second (X) contient les variables explicatives (e.g. les variables environnementales). L'ACR classique impose des contraintes linéaires entre les variables X et Y, ce qui reflète rarement les processus naturels. Nous proposons une nouvelle méthode d'ordination, l'ACR polynomiale, qui permet de modéliser des relations linéaires ou non. Cette méthode est basée sur un algorithme empirique de régression qui permet de chercher la forme des relations polynomiales entre les variables en X et Y ainsi que de prendre en compte les interrelations entre variables explicatives.
LA - fre
KW - redundancy analysis; multiple linear regression; polynomial regression
UR - http://eudml.org/doc/94529
ER -
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