Étude statistique des données collectées par l'observatoire national des maladies du bois de la vigne
Journal de la Société française de statistique & Revue de statistique appliquée, Tome 149 (2008) no. 4, pp. 73-106.

L'objectif de l'Observatoire National des Maladies du Bois de la Vigne est de dresser un état des lieux de la répartition, de la fréquence et de l'intensité de l'expression des symptômes foliaires des maladies du bois, pour répondre à la question de leur progression dans le vignoble français. En effet, suite à une interdiction de l'utilisation de l'arsénite de soude, les viticulteurs ne disposent plus d'aucune méthode de lutte chimique curative homologuée contre les maladies du bois de la vigne. Cet observatoire collecte, chaque année, depuis 2003, un ensemble de données cohérentes. Le jeu de données est complexe : il comporte des variables quantitatives et qualitatives qui évoluent au cours du temps. La problématique de l'étude est de dégager les grandes tendances en matière d'épidémiologie végétale afin de déterminer quelles sont les mesures prophylactiques à mettre en œuvre collectivement et à grande échelle. Le travail statistique s'est articulé en trois points. Nous avons mis en évidence des relations entre les différentes variables de l'étude, puis nous avons utilisé l'analyse des correspondances multiples, l'analyse en composantes principales et l'analyse factorielle de données mixtes. Puis, afin de préciser les relations décelées, notre choix s'est porté sur des modèles de régressions logistiques. Nous avons utilisé des techniques bootstrap pour construire des intervalles de confiance autour de leurs paramètres. Enfin, pour tenir compte du facteur temps, nous avons employé des méthodes d'analyse factorielle de tableaux multiples.

The Grapevine Wood Diseases National Observatory yields a cohesive, large and complex data set which may be dealt with using different approaches, as it is composed of time-varying quantitative and qualitative variables. The objective was to produce the largest possible amount of information from this data set, in order to highlight main trends. To this aim, we used both descriptive and inferential techniques. First, relationships between the different variables are identified using factorial methods, namely multiple correspondence analysis, principal component analysis and factor analysis of mixed data. Then, logistic regressions were used to specify the relationships we highlighted; confidence intervals for the parameters were constructed using bootstrap techniques. Lastly, we used factorial analysis of multi-tables in order to account for the successive three years of data.

Mot clés : analyse des correspondances multiples, analyse en composantes principales, analyse factorielle de données mixtes, régression logistique binaire, régression logistique ordinale, bootstrap, analyse factorielle de tableaux multiples
Mots-clés : multiple correspondence analysis, principal component analysis, factor analysis of mixed data, binary logistic regression, ordinal logistic regression, bootstrap, factor analysis of multi-tables 
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