Tableau Méthode pour la fonction Analyser la variabilité

Le tableau Méthode indique si vous avez utilisé les moindres carrés ou le maximum de vraisemblance.

Méthode des moindres carrés: Pour calculer les estimations par la méthode des moindres carrés, vous devez ajuster une droite de régression aux points à partir d'un fichier de données qui contient la somme minimale des écarts quadratiques (plus petite erreur quadratique).
Maximum de vraisemblance: La fonction de vraisemblance indique dans quelle mesure l'échantillon observé est une fonction des valeurs possibles des paramètres. Par conséquent, la maximisation de la fonction de vraisemblance détermine les paramètres qui sont le plus susceptibles de produire les données observées. D'un point de vue statistique, l'EMaxV est généralement recommandée pour les grands échantillons, car elle est polyvalente, peut s'appliquer à la plupart des modèles et à différents types de données, et produit les estimations les plus précises.

Comparaison des méthodes

Dans de nombreux cas, les différences entre les résultats des méthodes Mcarrés et EMaxV sont mineures et celles-ci peuvent être utilisées de façon interchangeable. Vous pouvez exécuter les deux méthodes afin de vérifier si le résultat de l'une confirme celui de l'autre. Si les résultats diffèrent, vous pouvez essayer d'en déterminer la raison. Sinon, vous pouvez songer à utiliser des estimations plus conservatrices ou à étudier les avantages de chacune des approches pour faire un choix en fonction de votre problème.

	Estimation par la méthode des moindres carrés	EMaxV
Biaisé	Non	Oui pour les petits échantillons, mais décroît à mesure que l'effectif augmente
Variance de l'estimation	Plus grande	Plus petite
Valeurs de p	Plus précise	Moins précise
Coefficients	Moins précise	Plus précise
Données tronquées	Moins fiable, et inutilisable dans les cas extrêmes	Plus fiable, même dans les cas extrêmes

Suivant leurs puissances relatives, l'estimation par la méthode des moindres carrés et l'EMaxV peuvent être utilisées ensemble pour différentes parties de l'analyse. Utilisez les valeurs de p plus précises de l'estimation par la méthode des moindres carrés pour sélectionner les termes à inclure dans le modèle, et l'EMaxV pour estimer les coefficients finaux.