Bonjour,
J'ai une petite question à propos des tests et post-traitements que l'on peut faire après une modélisation (par exemple après une régression linéaire).
J'aimerai savoir quel est l'avantage de la méthode des indices de Sobol par rapport à un calcul d'intervalles de confiance (avec les p-values) pour estimer si l'effet d'un parametre est nécessaire à mon modèle ou non ?
Car pour moi, les 2 méthodes répondent à cette question :
- Sobol : permet de calculer la part de variance expliquée par le paramètre ou le groupe de paramètres considéré, donc savoir s'il a une importance ou non de le garder
- intervalle de confiance et test : permet de déterminer par un test si le coefficient du modèle associé à notre paramètre peut être considéré comme nul (donc paramètre non influent) ou différent de 0 (paramètre à conserver)
Merci de votre aide, ca m'aidera à y voir plus clair dans les post-traitements à faire suite à une modélisation
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