Test de référence et formule associée au graphiqueChers tous,
Je suis novice dans l'utilisation du logiciel JMP,
J'ai créé ce topic concernant les graphes générés par le logiciel JMP,
Comme vous pouvez le voir dans la pièce jointe, j'ai généré les graphiques "Residual by Predicted Plot" et également les graphiques "Residual Normal Quantile Plot". Cela correspond parfaitement à mes besoins, mais pour ma connaissance, j'aimerais savoir quel test statistique a été réalisé pour obtenir les graphiques, ainsi que les formules associées, le cas échéant ?
Pourriez-vous m'aider, s'il vous plaît ?
Merci pour votre temps,
Cordialement,
Analyse et modélisation des données de baseExploration et visualisation des donnéesRe : Test de référence et formule associée au graphiqueAvez-vous lu la documentation sur le Bivarié plateforme?
Re : Test de référence et formule associée au graphiqueCher Mark,
Merci pour votre réponse,
En effet, je trouve la formule suivante :
Si j'ai bien compris, cela signifie que JMP génère différents graphiques (voir ci-dessous) à partir de cette formule, est-ce exact ?
Merci pour votre aide,
Cordialement,
Re : Test de référence et formule associée au graphiqueLes parcelles résiduelles font partie de la post-analyse pour évaluer l'adéquation du modèle et les hypothèses du modèle de régression. Le résidu est le Y prédit ou ajusté moins le Y observé. Le résidu estime l'erreur statistique.
Les hypothèses incluent que les erreurs statistiques sont indépendantes et distribuées normalement de manière identique avec une moyenne de zéro et une variance constante (c'est-à-dire que la variance est indépendante de Y). Le tracé des quantiles normaux résulte de l'ajustement d'une distribution normale et du tracé des quantiles ajustés par rapport à la valeur résiduelle. La mise à l'échelle est propre à chaque modèle de distribution. La mise à l'échelle se traduit par une relation linéaire entre les quantiles et les erreurs. Dans le cas du tracé quantile normal, la pente de la ligne est l'écart type et l'ordonnée à l'origine est la moyenne. Si vous voyez un modèle qui n'est pas globalement linéaire, l'hypothèse d'erreurs normales n'est pas respectée. Si vous voyez un motif linéaire mais qu'un ou plusieurs quantiles sont éloignés de la ligne aux extrémités du tracé, vous pouvez avoir des valeurs aberrantes.
Le résidu par parcelle prédite est utilisé pour évaluer l'adéquation du modèle. La ligne de référence d'identité montre où Y = X. Vous vous attendez à ce que les observations suivent cette ligne. Un grand écart par rapport à la ligne globale suggère un manque d'ajustement. Un grand écart par rapport à la ligne par certaines observations suggère des valeurs aberrantes. Ce graphique permet également d'évaluer la variance constante. Le graphique doit présenter une répartition uniforme des valeurs résiduelles des valeurs prédites faibles aux valeurs élevées. C'est-à-dire que l'amplitude des résidus ne dépend pas de la réponse. L'apparition d'une forme d'entonnoir indique une violation de cette hypothèse. La régression des moindres carrés ordinaires est inappropriée dans de tels cas.
L'hypothèse selon laquelle toute l'erreur statistique est dans Y et aucune dans X n'est pas évaluée avec les tracés des résidus. Ils assument également la même chose.
