S représente l'écart type entre les valeurs de données et les valeurs ajustées. S est mesuré dans les unités de la réponse.
Utilisez S pour évaluer la capacité du modèle à décrire la réponse. S est mesuré en unités de la variable de réponse et représente la distance entre les valeurs de données et les valeurs ajustées. Plus S est petit, mieux le modèle décrit la réponse. Cependant, une faible valeur de S n'indique pas en soi que le modèle respecte les hypothèses du modèle. Vous devez examiner les graphiques des valeurs résiduelles pour vérifier les hypothèses.
Par exemple, vous travaillez pour un fabricant de pommes chips qui étudie les facteurs jouant sur le pourcentage de chips brisées par conteneur. Vous réduisez le modèle jusqu'à ne conserver que les prédicteurs significatifs, et vous constatez que S a pour valeur 1,79. Ce résultat indique que l'écart type des points de données autour des valeurs ajustées est 1,79. Si vous comparez des modèles, les valeurs inférieures à 1,79 indiquent un meilleur ajustement, tandis que les valeurs supérieures indiquent un moins bon ajustement.
R2 représente le pourcentage de variation de la réponse expliqué par le modèle. Cette valeur est calculée comme 1 moins le rapport de la somme des carrés de l'erreur (variation non expliquée par le modèle) sur la somme totale des carrés (variation totale des données).
Le R2 ajusté est le pourcentage de la variation de la réponse qui est expliqué par le modèle, ajusté au nombre de prédicteurs du modèle par rapport au nombre d'observations. Le R2 ajusté est égal à 1 moins le rapport entre le carré moyen de l'erreur (CME) et le carré moyen total (CM Total).
Utilisez la valeur R2 ajusté pour comparer des modèles n'ayant pas le même nombre de prédicteurs. R2 augmente toujours lorsque vous ajoutez un prédicteur au modèle, même lorsque ce prédicteur n'apporte aucune amélioration réelle au modèle. La valeur de R2 ajusté intègre le nombre de prédicteurs dans le modèle pour vous aider à choisir le modèle correct.
Modèle | % de pomme de terre | Vitesse de refroidissement | Température de cuisson | R2 | R2 ajusté |
---|---|---|---|---|---|
1 | X | 52% | 51% | ||
2 | X | X | 63% | 62% | |
3 | X | X | X | 65% | 62% |
Le premier modèle présente une valeur de R2 de plus de 50 %. Le deuxième modèle ajoute la vitesse de refroidissement au modèle. La valeur R2 ajusté augmente, ce qui indique que la vitesse de refroidissement améliore le modèle. Le troisième modèle, qui inclut la température de cuisson, augmente la valeur R2 mais pas la valeur R2 ajusté. Ces résultats indiquent que la température de cuisson n'améliore pas le modèle. Selon ces résultats, vous devriez supprimer la température de cuisson du modèle.