Discussion :

[Boolbola]

Bonjour,

Je suis étudiante en Master en Science Economique et dans le cadre d'un travail, j'utilise R afin d'analyser des données multivariées.

En essayant de détecter les valeurs aberrantes, figurantes dans ma base de données, via la méthode MCD (Minimum Covariance Determinant), R m'affiche le message suivant : "Erreur dans solve.default(cov, ...) : le système est numériquement singulier : conditionnement de la réciproque = 4.82377e-19"

Pourriez-vous m'expliquer le problème et m'aider à le résoudre?

Merci d'avance

PS : Voici les codes que j'ai insérés dans R :

Code :

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data<-read.table(“C:/R/TEXT/MCD/MONDE.txt”,header=T, dec=",")
library("MASS")
cov.mcd(data)

[cyberboy00]

Salut,
je pense que tu as des problèmes de colinéarité (voir de multicolinéarité) dans tes données. la fonction "cov.mcd" utilise l'inverse de la matrice de variance-covariance. Pour palier à ce problème je te conseille de faire d'utiliser la fonction vif "variation inflation factor" (librarie MASS) après avoir fait une régression linéaire. Exemple :

Code :

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library(MASS)
lm.obj <- lm((une de tes variables numérique)~.,data=("tes données"))
vif.lm <- vif(lm.obj)
vif.lm

le vif de chacune de tes variables ne dois pas dépasser 10 (il faut supprimer les variables dont le vif dépasse 10)pour ne pas avoir de problèmes dans "cov.mcd".
voilà voilà

[Boolbola]

Salut Cyberboy00,

merci beaucoup, je te suis vraiment reconnaissante, ça a vraiment bien marché, c'est super. Dans ma base de données, il y avait 38 variables mais le vif était supérieur à 10 pour 5 d'entre elles.

J'ai même trouvé une belle interprétation sur Wikipédia afin de justifier mon recours à la méthode vif (http://en.wikipedia.org/wiki/Variance_inflation_factor).

Encore merci.

PS : j'ai fait 2 petites modifications dans l'exemple :

Code :

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library(car)
lm.obj <- lm((une de tes variables numérique)~.,data=tes données)
vif.lm <- vif(lm.obj)
vif.lm

[cyberboy00]

De rien.