Régression non paramétrique de Theil Sen

Régression non paramétrique de Theil Sen Table des matières Contexte La régression non paramétrique de Theil Sen est une alternative à la régression linéaire, qui peut notamment être employée en présence d’outliers. Pour rappel, la régression linéaire simple est un modèle mathématique, qui met en relation une variable réponse (Y) avec une variable explicative (X), […]

Introduction à l’analyse de covariance (ANCOVA)

Introduction à l’analyse de covariance (ANCOVA) Table des matières Introduction L’analyse de covariance ou ANCOVA est un modèle de régression linéaire dans lequel une réponse quantitative est expliquée en fonction de deux variables : l’une quantitative ( que l’on nomme parfois co-variable) l’autre qualitative, (à plusieurs modalités). Un modèle ANCOVA pourrait, par exemple, être employé […]

Carrés de type III et carrés de type II dans l’analyse de variance

Carrés de type III et carrés de type II dans l’analyse de variance L’analyse de la variance à deux facteurs est une approche statistique qui permet d’évaluer les effets de deux facteurs et de leur interaction sur une réponse quantitative continue. C’est une méthode qui est employée pour analyser les plans factoriels à deux facteurs. […]

Tutoriel : la régression linéaire multiple avec R

Tutoriel : la régression linéaire multiple avec R Pour faire suite à mon article d’introduction à la régression linéaire multiple, nous allons voir ici, dans ce tutoriel,  comment réaliser ce type d’analyse statistique, avec le logiciel R. J’emploie généralement une approche en 10 étapes : Etude des corrélations linéaires entre les variables explicatives deux à deux […]

Introduction à la régression linéaire multiple

Introduction à la régression linéaire multiple La régression linéaire simple est une approche statistique qui permet d’évaluer la liaison linéaire entre deux variables quantitatives (numériques). Plus précisément elle permet de quantifier la relation et d’évaluer sa significativité. La régression linéaire multiple est une généralisation de la régression linéaire simple, dans le sens où cette approche […]

Forest plots basés sur des modèles de régresion

Forest plot basés sur des modèles de régression Table des matières Introduction aux forest plots Les graphiques en fôret, ou forest plots en anglais, sont des représentations graphiques, initialement employées pour visualiser les résultats de méta-analyses d’essais cliniques randomisés, puis de méta-analyses d’études observationnelles. Dans les deux cas, c’est-à-dire pour comparer les résultats issus de […]

Introduction aux séries temporelles

Introduction aux séries temporelles La semaine dernière, j’ai vu cet extrait d’une émission de télé dans laquelle Catherine Hill expliquait à des journalistes que pour évaluer la tendance de l’évolution du nombre de nouveaux cas de covid par jour, on ne pouvait pas représenter les oscillations quotidiennes pour faire ensuite simplement la différence entre un […]

equatiomatic : un package bien sympathique !

Equatiomatic : un package bien sympathique pour vos équations ! Si vous employez des modèles linéaires (ANOVA, régressions linéaires multiples, glm, modèles mixtes, etc…) pour analyser vos données, vous avez sans doute déjà eu besoin, notamment pour une publication, d’écrire l’équation du modèle obtenu. Restituer l’équation du modèle obtenu, c’est fastidieux, et parfois même un […]

Introduction à la régression polynomiale

Introduction à la régression polynomiale Définition La régression polynomiale est une approche statistique qui est employée pour modéliser une relation de forme non-linéaire entre la réponse (y) et la ou les variables explicatives (x). Pour prendre en charge cette forme non-linéaire de la relation entre y et x, ces modèles de régression intègrent des polynômes […]

Représentez un intervalle de confiance et de prédiction

Représentez les intervalles de confiance et de prédiction La semaine dernière, j’ai reçu un commentaire d’un lecteur qui me disait : ” Bonjour, Bravo pour la qualité de l’information. Je souhaiterais faire exactement la même méthode que dans la partie 10 (représentation finale de la régression) [de l’article La régression linéaire simple avec le logiciel […]