Résultats

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Dans cette partie, nous allons présenter les résultats que nous avons obtenus en réalisant plusieurs ACP sur nos données. La réalisation mathématique de l'ACP a été effectuée avec le logiciel de calcul MATLAB. Le programme que nous avons réalisé sous MATLAB pour les ACP fait appel à notre base de données disponible sous EXCEL.

Les données que nous utilisons pour les ACP sont des données journalières pour l'année 2009. Disposant des données horaires des polluants pour l'année 2009, nous avons réalisé les moyennes journalières à partir de ces données. Le pas de mesure pour le benzo(a)pyrène et le benzène étant trop grand, nous avons éliminé ces deux polluants de notre étude afin de ne pas trop restreindre nos données. Nous avons de même réalisé des moyennes journalières pour le trafic dont les données étaient disponibles à l'échelle horaire. 

Dans un premier temps, nous avons effectué une ACP sur l'année 2009 entière afin d'observer les tendances globales. Puis, nous avons précisé cette étude sur les saisons en effectuant une ACP sur la période hivernale et la période estivale. Pour l'hiver 2009, 86 observations ont été extraites de notre base de données et correspondent aux mois de janvier, février, novembre et décembre 2009. Compte-tenu de nos données, elles correspondent donc à des conditions hivernales, que ce soit hiver 2008-2009 ou hiver 2009-2010. Pour l'été 2009, nous disposons de 93 observations journalières qui correspondent aux mois de juin, juillet et août 2009.

Pour chacune de nos études, nous avons réalisé au préalable des boîtes à moustaches de nos séries de données. Les boîtes à moustaches permettent de représenter de façon schématique la distribution d'une variable. C'est une approche visuelle simple pour aborder les concepts statistiques. Elles représentent les principales caractéristiques d'une série de valeurs : le minimum, les trois quartiles Q1, Q2 (la médiane) et Q3 ainsi que le maximum. Le quartile Q1 correspond à 25% des effectifs et le quartile Q3 correspond à 75% des effectifs ainsi la distribution est découpée en 4 zones de même effectif (25%). Bien que la distribution soit découpée en 4, les plages de valeurs n'en sont pas pour autant égales. L’extrémité inférieure de la moustache  correspond à la valeur directement supérieure à la frontière basse de  valeur Q1-1,5.(Q3-Q1). Quant à l’extrémité supérieure de la moustache elle correspond à la valeur directement inférieure à la frontière haute de valeur Q3+1,5.(Q3-Q1). L'écart interquartile est défini par Q3-Q1. Les valeurs "atypiques" appelées outliers situées au-delà des valeurs adjacentes sont repérées par des marqueurs (type croix) pour les individualiser. Le schéma suivant illustre la représentation des boites à moustaches : 

 

 

Le fichier Matlab, retranscrit au format .doc  que nous avons utilisé pour réaliser les ACP est attaché en bas de page. Pour l'utiliser, il faut lui associer la base de données correspondante (année, été ou hiver). Certaines de nos données étant confidentielles, nous ne pouvons la mettre à disposition.

Fichier attachéTaille
ACP Matlab.doc22.5 Ko

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