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liste des sigles utilises - Institut Agronomique Méditerranéen de ...

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2. 3. 3. c - L’analyse factorielle discriminanteOn utilise la mise en classe faite sur les dépenses en tourteaux.1) faite à partir <strong><strong>de</strong>s</strong> surfaces agricoles.Résultat pour la variable karal :groupe originegroupe d'affectationdépense 1 dépense 2 dépense 3dépense 1 27 15 9dépense 2 11 2 5dépense 3 7 2 9et le pourcentage <strong>de</strong> biens classé : 43, 68%. Les autres variables jigari, pois <strong>de</strong> terre et fonion'ajoutent pas grand chose au pourcentage <strong>de</strong> biens classés.Interprétation : pour les combinaisons linéaires <strong>de</strong> variables, karal, à elle seule, expliqueassez bien la dépense 1 ; moyennement la dépense 3 ; mal la dépense 2.Conclusion : en tirant une dépense au hasard, on a 44% <strong>de</strong> probabilités d'i<strong>de</strong>ntifier sa classe<strong>de</strong> dépense avec la taille <strong>de</strong> sa surface en karal. Karal est une variable relativementdiscriminante. Ou c'est la variable karal qui est la plus importante en moyenne dansl'explication <strong><strong>de</strong>s</strong> classes <strong>de</strong> dépense, <strong>de</strong> façon assez linéaire.2) faite à partir du nombre <strong>de</strong> bovins, du prix <strong><strong>de</strong>s</strong> sacs et <strong><strong>de</strong>s</strong> surfaces agricolesRésultat pour la variable nombre <strong>de</strong> bovins :groupe originegroupe d'affectationdépense 1 dépense 2 dépense 3dépense 1 33 8 10dépense 2 9 2 7dépense 3 4 6 8et le pourcentage <strong>de</strong> biens classé : 49,43%. Les autres variables diminuent le pourcentage <strong>de</strong>biens classés.Interprétation : pour les combinaisons linéaires <strong>de</strong> variables, le nombre <strong>de</strong> bovins expliquebien la dépense 1 ; peu la dépense 3 ; mal la dépense 2.annexes /136

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