Rédigez une explication sur les résidus et les valeurs ajustées dans le cadre de la régression.
Understand the Problem
La question explique la manière dont les valeurs ajustées sont obtenues via la droite de régression et le concept de résidus. Il traite également de la moyenne des valeurs ajustées par rapport aux valeurs observées, ainsi que des résidus en tant que différences entre ces valeurs. Cela semble se concentrer sur les concepts statistiques liés à la régression linéaire.
Answer
Les valeurs ajustées prédisent les valeurs observées; les résidus sont les différences entre les deux.
Les valeurs ajustées sont calculées à partir de la droite de régression et représentent les prédictions des valeurs observées. Les résidus sont les différences entre ces valeurs observées et ajustées, symbolisant la partie inexpliquée par le modèle.
Answer for screen readers
Les valeurs ajustées sont calculées à partir de la droite de régression et représentent les prédictions des valeurs observées. Les résidus sont les différences entre ces valeurs observées et ajustées, symbolisant la partie inexpliquée par le modèle.
More Information
Les résidus peuvent aider à identifier si un modèle de régression est adéquat et à détecter des valeurs aberrantes.
Tips
Une erreur courante est de négliger l'hypothèse que les résidus devraient être normalement distribués pour certains tests statistiques.
Sources
- Chapitre 4 : Régression linéaire - fermin.perso.math.cnrs.fr
- Valeurs ajustées et valeurs résiduelles pour Régression par les - support.minitab.com
