AD

1. Calcul des moyennes générales
2. Calcul des moyennes intra classes (fonction Si. Moy)
3. Calcul de la matrice centrée
4. Calcul de la matrice T = 1/n centré*centré'
5. Calcul de la matrice C = racine (35/70) * (plagemoy1'-plagemoy2')
6. Calcul de la matrice E = C*C'
7. Calcul de U, EU, TU, U’EU, U’TU puis LAMBDA
U aléatoire
Solveur : pour déterminer U qui maximise lambda
Cellule variable : U
Maximiser Lambda
Contrainte : U’TU =1
Lambda = 0.8 → un bon pouvoir explicatif
Composant de u → sont les Béta i associées à chaque ratio
Valeur positive de Bi → corrélée positivement avec le défaut
8. Le pouvoir discriminant de chaque variable
R4 = meilleure variable qui discrimine
9. Calcul de Gravité = Moyenne * U →les pondérations par rapport à la moy générale → c’est le
score de la moyenne
10. Le tableau : score (U*centré) /théorie modèle (Si (score >=gravité ;1;2) / réelle
11. Tableau de taux de bon classement
G1
G2
Bon classement
G1
NB.SI (théorie modèle
G1 ;1)
1
Bleu/35
G2
0
NB.SI (théorie modèle
G2 ;2)
Vert /35
(vert+bleu) /70
12. Tableau centré groupe 1 + tableau centré groupe 2
13. Calcul de Distance G1 et Distance G2 puis Affectation
Distance G1 =PRODUITMAT (L1tab centré1 ; PRODUITMAT (INVERSEMAT (T fixé);
TRANSPOSE(L1tab centré1 )))
Affectation = Si (distance G1 < distance G2 ; 1;2)
alfa² =u * u
P= alfa²* transposé(variance)
Rapport
=P/somme fixée
Classse
décroissante
Rapport
Cumul
R1
0,00764799
0,001773823
0,00362634
R4
0,45788325
0,45788325
R2
0,21155229
0,206134675
0,42141419
R2
0,42141427
0,87929753
R3
0,43591008
0,019174181
0,03919899
R5
0,07787717
0,9571747
R4
0,33864257
0,223973526
0,45788328
R3
0,03919893
0,99637363
R5
0,0024045
0,038093614
0,07787719
R1
0,00362637
1
Somme
0,489149819
1

14. Calcul de Score et la décision
Score = (matrice inconnue * moyenne) - gravité
Décision=SI (score>0 ; "octroi de crédit”; pas de crédit")