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CHAPITRE 3 : RESULTAT ET DISCUSSION
Figure 40: Cercle de corrélation entre les variables. (ALB)
Le cercle de corrélation représente la relation entre les variables d'un ensemble de données, en
analysant les liens entre elles. Premièrement une corrélation forte est observée entre la longueur
totale (Lt) et le poids total (Wt) ainsi qu'avec les paramètres suivants : la concentration en chl-a,
avec un coefficient de corrélation (r=-0.796,) (tableau 12). Deuxièmement la corrélation entre la
longueur totale et la vitesse des courants (Crrtspd), la concentration d'oxygène dissous (O2), la
salinité (S), la hauteur des vagues (HtvG), la température (T) ainsi que les nitrates (NO3-), est peu
significative, avec un coefficient de corrélation respectivement de (r=-0,356, r=0,241, r=0.161, r=0.079, r=0.042 et r=0.008).
3.2 Modélisation prédictive
3.2.1 Modélisation temporelle
La mise en œuvre de l'analyse par régression linaire multiple nous a permis de déterminer des
modèles numériques temporelle.
• Thon rouge (BFT)
➢ Le coefficient de détermination :
R²=0.887
Le coefficient de détermination R2 permet d'obtenir une estimation du pourcentage de variabilité de la
variable à modéliser, expliqué par les variables explicatives. Le modèle est plus performant lorsque ce
coefficient est proche de 1. Pour notre cas, 89%. Les effets (autres variables explicatives) qui ne sont pas
pris en considération dans cet exemple sont responsables du reste de la variabilité.
Lt
Wt
Chl a
NO3
O2
S
t
Crrtspd
Htvg
-1
-0,75
-0,5
-0,25
0
0,25
0,5
0,75
1
-1
-0,75 -0,5 -0,25
0
0,25
0,5
0,75
1
F2
(28,35
%)
F1 (35,68 %)
Variables (axes F1 et F2 : 64,03 %)
Variables actives
Lt
Wt Chl a
NO3
O2
S
t
Crrtspd
Htvg
-1
-0,75
-0,5
-0,25
0
0,25
0,5
0,75
1
-1
-0,75 -0,5 -0,25
0
0,25
0,5
0,75
1
F3
(19,54
%)
F1 (35,68 %)
Variables (axes F1 et F3 : 55,22 %)
Variables actives