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Transformations

Après l'ajustement du modèle initial, si vous déterminez que le modèle n'est pas bien ajusté aux données ou que les valeurs résiduelles ne vérifient pas les hypothèses du modèle, pensez éventuellement à transformer la variable X ou Y à l'aide d'un logarithme décimal (log10). La transformation des variables peut améliorer l'ajustement du modèle.
Original
Transformé

Par exemple, dans le nuage de points initial, la droite de régression simple ne modélise pas la courbure des données avec précision. Une fois l'échelle des x transformée avec le log10, les valeurs suivent la droite de régression simple.

Pour rendre compte de la courbure des données, vous pouvez également ajuster un modèle quadratique ou cubique, ce qui ajoute des termes quadratiques ou cubiques au modèle. Cependant, essayez plutôt de transformer la variable X ou Y, ce qui vous évite de devoir inclure des termes supplémentaires dans le modèle. L'ajout de termes au modèle utilise des degrés de liberté supplémentaires, ce qui réduit le nombre de degrés disponibles pour expliquer la variation de la réponse.

Log10 de X ou Y
Vous pouvez choisir de transformer la variable Y, la variable X ou les deux. Si vous n'êtes pas certain de la variable à transformer, essayez d'en transformer une, puis évaluez l'ajustement du modèle aux données.
Afficher l'échelle logarithmique de la variable Y ou X
Lorsque vous transformez la variable X ou Y, vous pouvez afficher l'échelle logarithmique correspondant à la variable que vous transformez. Il peut être utile d'afficher l'échelle logarithmique pour les raisons suivantes :
  1. Pour représenter la courbe ajustée sous forme de ligne droite, ce qui permet de voir plus facilement si le modèle de régression est ajusté aux données.
  2. Pour faciliter l'examen des données présentant la plus forte variation.
  3. Pour des raisons de conformité aux directives ou aux préférences du secteur ou des entreprises.

Options d'affichage

Vous pouvez afficher l'intervalle de confiance et l'intervalle de prévision sur la droite d'ajustement. Les intervalles apparaissent sous forme de lignes en pointillés, qui en représentent les limites supérieure et inférieure.
Afficher l'intervalle de confiance
Vous pouvez afficher l'intervalle de confiance autour de la droite de régression ajustée. L'intervalle de confiance représente une étendue de valeurs probables pour la réponse moyenne, pour des valeurs de prédicteur données.
Afficher l'intervalle de prediction
Vous pouvez afficher l'intervalle de prévision autour de la droite de régression ajustée. L'intervalle de prévision représente une étendue de valeurs probables pour une nouvelle observation, pour des valeurs de prédicteur données. L'intervalle de prévision est toujours plus large que l'intervalle de confiance correspondant, car la prévision d'une seule réponse est moins certaine que celle de la valeur de réponse moyenne.
Niveau de confiance

Un niveau de confiance de 95 % est généralement efficace. Un niveau de confiance de 95 % indique que, sur 100 échantillons prélevés parmi la population, l'intervalle de confiance d'environ 95 de ces échantillons contient la réponse moyenne. De même, l'intervalle de prévision indique que vous pouvez être sûr à 95 % que l'intervalle contient la valeur d'une seule nouvelle observation. Pour un fichier de données spécifique, un niveau de confiance inférieur produit un intervalle moins large et un niveau de confiance supérieur produit un intervalle plus large.

Titre

Dans la zone Titre, vous pouvez saisir un titre personnalisé pour la droite d'ajustement.

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