UOH - Psychométrie et Statistique en L2 - 8. Régression linéaire : Évaluer la qualité de la relation
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Écrit par Éric Raufaste   
Index de l'article
1. Introduction
2. Normalité globale des résidus
3. Homoscédasticité et hétéroscédasticité
4. Non prédictibilité des résidus

Objectifs. Apprendre à évaluer la qualité d'une régression simple.

Prérequis. Approche intuitive de la statistique inférentielle, l'Hypothèse nulle ; La décision statistique; Test de la liaison entre deux variablesRégression simple approche descriptive (L1) ; Régression simple : approche inférentielle (L2).

Résumé.  Trois types de critères d'évaluation sont examinés : la normalité des résidus, l'homo- ou l'hétéroscédasticité, et le fait que les résidus ne devraient pas pouvoir être prédits.

 
 

1. Introduction

Lorsque l’on fait de la modélisation (linéaire ou non), il est bien sûr intéressant d’examiner la qualité de la relation entre les données et les valeurs prédites. Une approche positive consiste à examiner la corrélation entre valeurs observées de la VD et valeurs prédites. Une approche complémentaire consiste à examiner ce qui se passe quand le modèle ne donne pas des valeurs identiques aux valeurs prédites, c’est-à-dire à analyser les écarts entre valeurs prédites et valeurs observées, ce qu'on appelle les résidus.

Fondamentalement, l’analyse des résidus en modélisation linéaire consiste à évaluer comment les résidus sont distribués en fonction des valeurs prédites de la variable dépendante. Les résidus d’un bon modèle présentent diverses propriétés : normalité, linéarité, homoscédasticité, et indépendance. Nous allons maintenant les définir d’un point de vue théorique.

Pour diagnostiquer les diverses anomalies des résidus, les logiciels de statistiques proposent divers outils que nous allons examiner dans les pages suivantes.



Dernière mise à jour : ( 27-01-2013 )
 
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Citation

[...] the art of experimentation consists to a considerable extent of the identification and control of disturbing factors.
  Trendler (2009).
 

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