Ce graphique nous permet de constater l'évolution de la valeur de chaque coefficient de régression en fonction de la suppression progressive des composantes principales et ainsi de pouvoir déterminer, d'après l'allure de cette évolution, quelles sont les variables explicatives réellement stables.
Modalisa effectue la suppression des composantes principales en fonction de l'ordre croissant de leur variabilité (la 10éme étant la composante à la plus faible variabilité...).
La suppression de la 10è composante principale se traduit sur le graphique par une chute brusque des valeurs absolues de b3 et b6, et permet d'éliminer la liaison entre X3 et X6, liaison que l'on avait pu constater après étude du tableau intitulé " Proportion de la variance des coefficients de régression ". De même pour la 9è composante principale et les variables X4 etX5.
Ainsi, en supprimant l'instabilité due à des composantes de faible variabilité on arrive à déterminer quelles sont les variables réellement stables.
Les conclusions que l'on peut apporter à l'analyse de ce graphique sont les suivantes :
- une évolution relativement stable de b1, b2, b9 donc relative stabilité de X1, X2 et X9
- une évolution stable de b4 et b5 donc stabilité de X4 et X5
- une évolution chaotique de b3, b6 et b8, donc instabilité de X3, X6 et X8
- une évolution stable de b7 et b10 mais avec de faibles valeurs, donc X7 et X10 sont sans intérêt pour la régression
Copie d'écran Modalisa 2- 4 voir
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