IV. Solution proposée :
Lors de la première partie de notre étude, nous
exploiterons les données concernant la répartition des
différents genres de véhicules dans chacune des 48 wilayas du
pays sur la période allant de 2000 à 2009.
La méthode d'analyse des données utilisée
à cet effet sera la DACP ou Double Analyse en Composantes
Principales.
Apres cela, nous examinerons la répartition des
véhicules sur le territoire national selon l'âge (ou
ancienneté) et selon la puissance, nous utiliserons à cette
occasion la méthode statistique appelé AFC ou analyse factorielle
des correspondances.
Enfin, pour finaliser notre analyse du parc national
automobile, une partie prévision a été introduite dont
l'objectif serai d'emmètre des prévisions à court terme
sur le futur nombre d'importation de véhicules de type touristique ainsi
que de véhicules de type autocar-autobus.
? Pourquoi utiliser la DACP ?
La DACP s'applique à des données de type cubiques
bien précises :
« Les mêmes variables doivent être
mesurées (dans la même unité) sur les mêmes individus
à différents instants».
L'objectif principal de la DACP est, à l'instar de
STATIS et de l'AFM, de comparer globalement l'évolution des liaisons
entre les différentes variables et l'évolution des
différents individus.
Par rapport aux données que nous avons concernant la
répartition genre/ wilaya, la meilleure méthode sera la DACP car
les mêmes données se répètent à
différents instants, dans notre cas 10 années, et que les
variables sont mesurées dans les mêmes unités, aussi
l'objectif de notre travail est justement de ressortir l'évolution du
parc automobile sur ces dix années, ce qui nous amène à la
conclusion que la méthode la plus judicieuse à utiliser sera la
DACP.
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données
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Chapitre II Double analyse en composantes principales
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La méthode DACP
(Double analyse en composantes principales)
I. Présentation théorique de la
méthode DACP :
La double analyse en composantes principales notée DACP
a été introduite en 1976 par Jean-Marie Bouroche. La DACP
s'applique à des données de type « cubiques » bien
précises :
« Les mêmes variables ont été
mesurées (dans la même unité) sur les mêmes individus
à différents instants ».
Dans le cas où la troisième dimension n'est pas
le temps, l'analyse reste possible mais l'interprétation des
résultats est beaucoup plus difficile. Le domaine d'application de cette
méthode est donc plus restreint que celui de STATIS et de l'AFM,
même s'il se rencontre fréquemment en pratique.
L'objectif principal de la DACP est, à l'instar de
STATIS et de l'AFM, de comparer globalement l'évolution des liaisons
entre les différentes variables et l'évolution des
différents individus.
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