1.2) Les caractéristiques des matrices
C'est un tableau qui affiche les caractéristiques de la
matrice. Le Micmac affiche deux tableaux des caractéristiques des
matrices, un pour la MID et un pour la MIDP. C'est la première
série d'informations qui concernent ces deux matrices. Le tableau des
caractéristiques des matrices englobe la taille de la matrice, le nombre
de chaque notation (0, 1, 2, 3, P) et le taux de remplissage. Ça permet
à l'utilisateur de vérifier le type d'informations saisies et
peut aider à détecter d'éventuelles erreurs.
1.3) Les sommes des matrices
C'est un tableau qui affiche les sommes des lignes et des
colonnes pour chaque variable de la matrice. Le Micmac affiche quatre tableaux
de sommes de matrice, pour chaque matrice.
Pour une variable i, la somme en lignes est l'indicateur
d'influence, et la somme en colonnes est l'indicateur de dépendance. Un
indicateur d'influence de la variable i signifie le nombre de fois où la
variable i peut exercer une action sur le système. Un indicateur de
dépendance de la
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variable i représente le nombre où i subit les
influences des autres variables. Ces deux indicateurs représentent les
coordonnées de la variable i dans le plan des
influences-dépendances.
1.4) La stabilité
C'est un tableau de l'itération. Le Micmac affiche deux
tableaux de stabilité, un pour la MID et un pour la MIDP.
S'il est démontré que toute matrice doit
converger vers une stabilité au bout d'un certain nombre
d'itérations (généralement 4 à 5 pour une matrice
de taille 50), il est apparu intéressant de pouvoir suivre
l'évolution de cette stabilité au cours des multiplications
successives. La procédure est la suivante :
1) Après chargement du fichier de données,
Micmac trie les variables afin d'obtenir le classement direct. Le nombre de
permutations correspondant à ce tri est mémorisé.
2) À chaque itération, Micmac déduit une
nouvelle hiérarchie des variables. La comparaison entre le nombre de
permutations de l'itération I et celui de l'itération II donne un
indicateur de stabilité exprimé en pourcentage. Un
résultat de 100% signifie que le nombre de permutations
nécessaires au classement à l'itération I est identique
à celui nécessaire à l'itération. Donc
l'application est stable.
1.5) Les proportions
C'est un seul tableau calculé à partir de la
Matrice Influences Directes Potentielles (MIDP). Il permet d'avoir un
classement des variables, en fonction de leur influence et de leur
dépendance décroissante (directe et indirecte); ces influences et
ces dépendances sont normées.
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