Sur ce thème
Valeur ajustée
Les valeurs ajustées sont notées 
. Les valeurs ajustées sont des estimations ponctuelles de la réponse moyenne pour des valeurs données des prédicteurs. Les valeurs des prédicteurs sont également appelées valeurs de x.
Interprétation
Les valeurs ajustées sont calculées en indiquant les valeurs de x correspondant à chaque observation de l'ensemble de données dans l'équation du modèle.
Par exemple, si l'équation est y = 5 + 10x, la valeur ajustée pour x = 2 est 25 (25 = 5 + 10(2)).
Les observations dont les valeurs ajustées sont très différentes de la valeur observée peuvent être des valeurs aberrantes. Les observations possédant des valeurs de prédicteurs aberrantes peuvent être influentes. Si Minitab détermine que vos données comprennent des valeurs aberrantes ou influentes, vos résultats comprennent le tableau Ajustements et diagnostics pour les observations aberrantes, qui indique quelles sont ces observations. Les observations aberrantes signalées par Minitab suivent mal l'équation de régression proposée. Toutefois, il est normal d'obtenir quelques observations aberrantes. Par exemple, selon les critères utilisés pour définir des valeurs résiduelles normalisées élevées, vous pouvez vous attendre à ce qu'environ 5 % de vos observations soient signalées pour leur valeur résiduelle normalisée importante. Pour plus d'informations sur les valeurs aberrantes, reportez-vous à la rubrique Observations aberrantes.
ErT ajust
L’erreur type de l’ajustement (ajustement SE) estime la variation de la réponse moyenne estimée pour les paramètres de variable spécifiés. Le calcul de l’intervalle de confiance pour la réponse moyenne utilise l’erreur type de l’ajustement. Les erreurs types sont toujours non négatives. L’analyse calcule les erreurs-types pour les Stat modèles du menu et les modèles de Regressão Linear et Regressão Logística Binária à partir du Module d'analyse prédictive.
Interprétation
Utilisez l'erreur type de l'ajustement pour mesurer la précision de l'estimation de la réponse moyenne. Plus l’erreur-type est petite, plus la réponse moyenne prédite est précise. Par exemple, un analyste développe un modèle pour prédire le délai de livraison. Pour un ensemble de paramètres variables, le modèle prédit un délai de livraison moyen de 3,80 jours. L’erreur type de l’ajustement pour ces paramètres est de 0,08 jour. Pour un deuxième ensemble de paramètres variables, le modèle produit le même délai de livraison moyen avec une erreur standard de l’ajustement de 0,02 jour. L’analyste peut être plus confiant dans le fait que le délai de livraison moyen pour le deuxième ensemble de paramètres variables est proche de 3,80 jours.
Avec la valeur ajustée, vous pouvez utiliser l’erreur type de l’ajustement pour créer un intervalle de confiance pour la réponse moyenne. Par exemple, en fonction du nombre de degrés de liberté, un intervalle de confiance à 95 % s’étend sur environ deux erreurs types au-dessus et en dessous de la moyenne prédite. Pour les délais de livraison, l’intervalle de confiance à 95 % pour la moyenne prédite de 3,80 jours lorsque l’erreur type est de 0,08 est (3,64, 3,96) jours. Vous pouvez être sûr à 95 % que la moyenne de la population se situe dans cette plage. Lorsque l’erreur-type est de 0,02, l’intervalle de confiance à 95 % est de (3,76, 3,84) jours. L’intervalle de confiance pour le deuxième ensemble de paramètres de variable est plus étroit car l’erreur standard est plus petite.
IC à 95 %
L'intervalle de confiance pour la valeur ajustée fournit une étendue de valeurs possibles pour la réponse moyenne en fonction des paramètres spécifiés pour les prédicteurs.
Interprétation
Utilisez l'intervalle de confiance afin d'évaluer l'estimation de la valeur ajustée pour les valeurs observées des variables.
Par exemple, avec un niveau de confiance de 95 %, vous pouvez être sûr à 95 % que l'intervalle de confiance comprend la moyenne de la population pour les valeurs indiquées des variables du modèle. L'intervalle de confiance vous aide à évaluer la signification pratique de vos résultats. Utilisez vos connaissances spécialisées pour déterminer si l'intervalle de confiance comporte des valeurs ayant une signification pratique pour votre situation. Un grand intervalle de confiance traduit moins de certitude quant à la moyenne des futures valeurs. Si l'intervalle est trop grand pour être utile, envisagez d'augmenter l'effectif de l'échantillon.
IP de 95 %
L'intervalle de prévision est une étendue susceptible de contenir une seule réponse future pour une valeur de variable de prévision au vu des paramètres indiqués pour les prédicteurs.
Interprétation
Par exemple, un ingénieur spécialisé dans les matériaux travaillant pour une entreprise de fabrication de meubles élabore un modèle de régression simple pour prévoir la rigidité d'un panneau de particules à partir de la densité du panneau. Il vérifie que le modèle satisfait aux hypothèses de l'analyse. L'analyste utilise ensuite le modèle pour prévoir la rigidité.
L'équation de régression prévoit que la rigidité pour une nouvelle observation sera de 66,995 et que l'intervalle de prévision est de [50, 85]. Bien qu'il est improbable qu'une telle observation ait une rigidité exacte de 66,995, l'intervalle de prévision indique que l'ingénieur peut être certain à 95 % que la valeur réelle sera comprise entre 50 et 85.
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 moyenne de plusieurs réponses.
