Abstract FR:

Les delicats problemes de choix de metrique et de dimension de representation en analyse en composantes principales sont etudiees par une approche de type choix de modele. L'analyse en composantes principales est presentee dans le cadre du modele a effets fixes et l'etude de l'efficacite des estimateurs conduit d'une part a une propriete de type gauss-markov et d'autre part a un critere pour la determination de la dimension optimale de representation. Ces deux resultats sont ensuite appliques a l'analyse factorielle des correspondances et a l'analyse factorielle discriminante pour lesquelles ils trouvent leur pleine justification. L'auteur propose par ailleurs une revue bibliographique sur le theme du choix de dimension en analyse en composantes principales