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hal-00278289, version 1

Pollution sources detection via principal component analysis and rotation

Marie Chavent () 1, 2, Hervé Guegan 3, 4, Vanessa Kuentz () 1, 2, Brigitte Patouille 1, Jérôme Saracco 2, 5

ASMDA 2007 (2007) -

Résumé : Air pollution is a widely preoccupation which needs the development of control strategies. To reach this goal, pollution sources have to be precisely identified. Principal component analysis is a possible response to this problem. Indeed this factorial method enables to detect sources, that is to have a qualitative description of them. In this work, techniques of rotation are a useful help for the association of variables with factors. We highlight the fact that the rotation must be applied to the standardized principal components, so as to keep good interpretation properties. This methodology has then been applied to a problem of air pollution on a french site.

  • 1 :  Institut de Mathématiques de Bordeaux (IMB)
  • CNRS : UMR5251 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II
  • 2 :  CQFD (INRIA Futurs)
  • INRIA – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I – Université Victor Segalen - Bordeaux II – CNRS : UMR5251
  • 3 :  Centre d'Etudes Nucléaires de Bordeaux Gradignan (CENBG)
  • CNRS : UMR5797 – IN2P3 – Université Sciences et Technologies - Bordeaux I
  • 4 :  ARCANE-CENBG
  • Gradignan
  • 5 :  Groupe de Recherche en Economie Théorique et Appliquée (GREThA)
  • CNRS : UMR5113 – Université Montesquieu - Bordeaux IV
  • Domaine : Statistiques/Applications
    Statistiques/Méthodologie
  • Mots-clés : Factor Analysis – Rotation – Pollution data
 
  • hal-00278289, version 1
  • http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00278289
  • oai:hal.archives-ouvertes.fr:hal-00278289
  • Contributeur : Marie Chavent <>
  • Soumis le : Samedi 10 Mai 2008, 17:21:35
  • Dernière modification le : Lundi 16 Mars 2009, 10:23:06