Statistique: Validation d'un modèle de regression linéaire simple.

[invite40ab0cad]

Bonsoir,

Je travaille actuellement sur l'évolution dans le temps d'une certaine quantité et je vois (graphiquement) que cette évolution semble pouvoir etre décrite par une fonction affine y=ax+b.

Je calcule les estimations de mes paramètres (au sens des moindres carrés). Après calcul, j'obtiens un coefficient de détermination de 95%.

On me dit que le coefficient de détermination n'est pas suffisant pour "valider" le modèle. J'aimerai donc savoir comment je peux "valider" mon modèle ? J'ai entendu parler de validation croisée, de leave-one-out, de bootstrap entre autres. Mais j'avoue que je ne sais pas trop quoi choisir.

Quelqu'un peut-il m'aiguiller ?
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[invite986312212]

salut,

deux choses pour valider ton modèle:
1) vérifier que les résidus sont bien gaussiens et indépendants
et que leur variance est constante sur l'étendue de la variable x.
Ca se fait par simple examen graphique, bien que si tu veux
pinailler, il existe des tests (de normalité par exemple)
2) faire l'analyse de variance de ton modèle, qui te dira s'il
ajuste bien les données et si le coefficient de x est significativement
différent de 0.

[invite40ab0cad]

Merci ambrosio,

Je n'ai pas mes données sous les yeux pour le moment, mais je te posterai les résultats des points 1) et 2) lundi.

Bon week end.