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Etablissement d'une base de données socioéconomique territorialisée et d'un tableau de bord de suivi des programmes et projets publics de l'état.


par Baem Brice BAGOA
Ecole Nationale de la Statistique et de là¢â‚¬â„¢Analyse Economique - Ingénieur Statisticien 2014
  

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3.2.3 Approche par décomposition de la variabilité totale

Alessando Federici et Andrea Mazzitelli [18] ont proposé une forme de modélisation AFD non probabiliste pour prendre en compte les données temporelles dans le cadre d'une ACP. Ils appliquent

3. Notons que l'ISP peut être construit pour tous les secteurs sociaux et même au niveau départemental

Brice Baem BAGOA, Elève Ingénieur des Travaux Statistiques Page 32

3.2. Elaboration de l'ISP

leur méthode pour construire un indicateur synthétique à partir des données socioéconomiques de l'OCDE. Considérant la matrice d'entréeYij,t, on décompose la variabilité totale S comme suit :

S = St + S* (3.18)

T

St représente la matrice de la dispersion intra-années (variabilité intra), modélisée par une ACP et S* T représente la dispersion entre les années qui peut donc être modélisée par une relation linéaire du type

z
·
jt = aj + bj · t + åjt, ?t = 1,...,T (3.19)

où les variables z découlent de la standardisation de la matrice Yij,t. L'indice synthétique peut être obtenu à partir de la matrice S* T dans le cas où la régression 3.19 donne des résultats significatifs pour chaque région. Au cas contraire l'ISP est obtenu à partir d'une ACP sur la matrice St. Cette dernière approche sera utilisée ici compte tenu de la fluctuation des données (Voir les graphiques B.1 et B.2). L'ISP est donc donné par :

i2k h=1 a' h · St · ah

ISP (t) = (3.20)

trace(St)

ah représente le vecteur des coordonnées factorielles et k le nombre d'axes considérés. Bien entendu l'ISP obtenu devra être normalisé selon l'équation 3.17 de sorte à être compris entre 0 et 1.

3.2.4 Sélection des variables d'étude

Dans cette étude, nous construisons l'ISP pour l'agriculture (ISPA) et pour l'éducation (ISPE). Pour chacun de ces secteurs, les variables considérées sont représentées dans le tableau 3.2. Il s'agit essentiellement de ratios permettant de mesurer l'efficience d'un aspect donné du secteur considéré.

Tableau 3.2 -- Indicateurs sociaux retenus pour le calcul de l'ISP suivant les secteurs

Secteurs sociaux Variables composites de l'indicateur

Agriculture

Rendement du mil Rendement du sorgho Rendement du maïs Rendement de l'arachide Rendement du niebé Rendement du manioc

Ratio élèves/maîtres au primaire

Éducation Ratio élèves/classes au primaire
Taux Brut se Pré-scolarisation Taux Brut de Scolarisation

Brice Baem BAGOA, Elève Ingénieur des Travaux Statistiques Page 33

3.3. Généralités sur la conception du système

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