Bonjour,
Je souhaite procéder à une analyse canonique discriminante sur le jeu de données suivant:
_ 3 variables explicatives de type facteur (flatitude: 5 niveaux; ftype: 2 niveaux; forientation: 2 niveaux)
_ 5 variables à expliquer (nommées en fonctions des colonnes de mon tableau de données "a" dans le code ci-dessous; exemple: a[,5] pour ma variable à expliquer n°1, etc.)
J'intègre tout d'abord toutes ces variables dans un modèle linéaire:
abs.mod=lm(cbind(a[,5],a[,6],a[,7],a[,8],a[,9])~flatitude*ftype*forientation)
Puis j'intègre ce modèle linéaire dans la fonction candisc, en choisissant le terme selon lequel les groupes doivent être considérés lors de l'analyse; ci-dessous "ftype" :
abs.can1=candisc(abs.mod,term="ftype")
Cependant, lorsque je "plot", je m'aperçois que je ne dispose que d'une dimension/un axe (voir fichier joint "Wrong"):
La fonction "heplot" ne fonctionne donc pas:
heplot(abs.can1, scale=6, fill=TRUE)
Et me renvoie le message suivant:
1 2 3 4 5
| > heplot(abs.can1, scale=6, fill=TRUE)
NULL
Warning message:
In heplot.candisc(abs.can1, scale = 6, fill = TRUE) :
Can't do a 1 dimensional HE plot |
En revanche, lorsque j'utilise la variable explicative "flatitude" qui est factorielle et comporte quant à elle 5 niveaux, 2 dimensions sont alors retenues (voir fichier joint right):
abs.can1=candisc(abs.mod,term="flatitude")
Je ne comprends pas cette différence, car dans le cas ou j'utilise "term=ftype", le plot ne me renvoie pas ce que je voulais obtenir au départ. Je souhaite en effet obtenir un nuage de points structuré (ou non) selon le groupe, défini pas l'entrée "term". Comme dans une ACP en fait. Au lieu de ça, j'obtiens un boxplot. De plus, je ne sais pas comment interpréter la partie de droite du graphe du fichier joint "Wrong" intitulé "Structure".
Merci pour votre aide!
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