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ANALYSE DE LA REDONDANCE ROBUSTE

机译：鲁棒冗余分析

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Dans cet article on s'intéresse à l'analyse de la redondance robuste. On estime la matrice de covariance par un estimateur RMCD et on obtient les paramètres de l'analyse de la redondance ainsi que leurs fonctions d'influence. On compare ces derni╚╮es à celles obtenues dans le cas classique c'est-à-dire lorsque l'estimateur habituel de la matrice de covariance est utilisé. On refait la même démarche dans la situation où l'analyse de la redondance est effectuée à partir d'une matrice de corrélation. Un exemple compare les démarches robuste et classique et une étude de simulation montre clairement l'avantage de l'approche robuste en présence de données contaminées.%This paper is concerned with robust redundancy analysis. The covariance matrix is estimated with an RMCD estimator and the parameters of redundancy analysis are obtained together with their influence functions. These functions are then compared with those obtained in the classical situation which uses the usual covariance matrix estimator. The same process is repeated for the case where redundancy analysis is made from the correlation matrix. An example compares the robust and the classical approaches and a simulation study shows clearly the advantage of the robust approach in the presence of contaminated data.
机译：在本文中，我们对鲁棒冗余的分析感兴趣。我们通过RMCD估计器估计协方差矩阵，并获得冗余分析的参数及其影响函数。我们将后者与经典情况下获得的结果进行比较，也就是说，当使用协方差矩阵的常用估计量时。在使用相关矩阵进行冗余分析的情况下，重复相同的方法。一个示例比较了鲁棒方法和经典方法，并且仿真研究清楚地表明了存在污染数据时鲁棒方法的优势。％本文涉及鲁棒冗余分析。用RMCD估计器估计协方差矩阵，并获得冗余分析的参数及其影响函数。然后将这些函数与使用常规协方差矩阵估计器的经典情况下获得的函数进行比较。对于根据相关矩阵进行冗余分析的情况，重复相同的过程。一个示例比较了鲁棒方法和经典方法，并且仿真研究清楚地表明了在存在污染数据的情况下鲁棒方法的优势。

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