27.07.2013 Views

LES ANALYSES CANONIQUES SIMPLE ET GÉNÉRALISÉE ...

LES ANALYSES CANONIQUES SIMPLE ET GÉNÉRALISÉE ...

LES ANALYSES CANONIQUES SIMPLE ET GÉNÉRALISÉE ...

SHOW MORE
SHOW LESS

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.

72 v. nzobounsana, s. gaymard<br />

La matrice de variance covariance de X peut quant à elle être décomposée par<br />

rapport à X1 et X2 de la façon suivante :<br />

<br />

<br />

Σx1 Σx1x2 Σx =<br />

Σx2x1 Σx2 où Σ x 2 x 1 (respectivement Σ x 1 x 2) désigne la matrice des covariances entre les variables<br />

de X 2 et celles de X 1 (respectivement entre les variables de X 1 et celles de X 2 ).<br />

définition 1. On appelle dès lors l’analyse canonique linéaire simple de X 1 et X 2 ,<br />

la recherche d’une combinaison linéaire normée des variables de X 1 notée X 1 P1 ∈<br />

Im(X 1 ) (variable canonique associée à X 1 ) avec P1 ∈ R m1 et une combinaison<br />

linéaire normée des variables de X 2 (variable canonique de X 2 ) notée X 2 P2 ∈<br />

Im(X 2 ) avec P2 ∈ R m2 telle que la corrélation linéaire entre ces deux variables soit<br />

maximale. Mathématiquement cela est équivalent à trouver les deux combinaisons<br />

linéaires telles que :<br />

sous les contraintes<br />

{P1, P2} = arg. max{Cor(X<br />

P1,P2<br />

1 P1, X 2 P2)} (1)<br />

V ar(X 1 P1) = 1 et V ar(X 2 P2) = 1 (2)<br />

Une fois déterminé la première corrélation canonique (le maximum du carré de<br />

la corrélation linéaire entre X1P1 et X2P2 notée ρ1 ainsi que le premier couple,<br />

(Z (1)<br />

1 , Z (1)<br />

2 ), des variables canoniques, les autres corrélations canoniques et variables<br />

canoniques sont déterminées par récurrence en maximisant :<br />

ρi = Cor(Z (i)<br />

1<br />

, Z(i) 2 ) (3)<br />

sous les contraintes V ar(Z (i)<br />

1 ) = V ar(Z (i)<br />

2 ) = 1 et des contraintes additionnelles:<br />

Cor(Z (s)<br />

1<br />

, Z(k)<br />

1<br />

) = Cor(Z(s)<br />

2<br />

, Z(k) 2 ) = 0 pour tout k ∈ {1, 2, · · · , (s − 1)}<br />

proposition 1. Sous la contrainte (2), les vecteurs canoniques notés P1 et P2<br />

solutions de (1) vérifient les deux équations suivantes :<br />

Σ −1<br />

x 1 Σ x 1 x 2Σ −1<br />

x 2 Σ x 2 x 1P1 = ρ 2 P1 et Σ −1<br />

x 2 Σ x 2 x 1Σ −1<br />

x 1 Σ x 1 x 2P2 = ρ 2 P2<br />

c’est-à-dire que P1 (respectivement P2) est un vecteur propre normé de<br />

Σ −1<br />

x 1 Σ x 1 x 2Σ −1<br />

x 2 Σ x 2 x 1 (respectivement de Σ −1<br />

x 2 Σ x 2 x 1Σ −1<br />

x 1 Σ x 1 x 2) associé à la plus grande<br />

valeur propre commune aux deux matrices et notée ρ 2 .<br />

proposition 2. [Hotelling, 1936]. L’analyse canonique entre X 1 et X 2 vérifie les<br />

propriétés suivantes:<br />

(4)

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!