Les hypothèses du modèle linéaire général Y = XB + E concernent toutes le terme aléatoire : les résidus sont supposés avoir une variance constante (indépendante du niveau de la réponse ou des variables prédictives), être normalement distribués et indépendants. Pour tirer des conclusions valides à partir de votre modèle, y compris en interprétant les valeurs p et les prédictions, les hypothèses doivent être confirmées. Cet atelier vous apprend comment vérifier ces hypothèses et que faire lorsque les hypothèses ne sont pas respectées.
La vérification des hypothèses implique à la fois des procédures graphiques et numériques. Les tracés des résidus sont utiles pour examiner la normalité des résidus ; la variance des résidus en fonction à la fois des prédicteurs et de la réponse prévue ; et un comportement inattendu au fil du temps, des valeurs prédictives ou des valeurs prédites de la réponse.
Le modèle linéaire peut être modifié pour tenir compte des violations des hypothèses de normalité et de variance constante, y compris les transformations des prédicteurs et des réponses ou l'ajustement d'un modèle linéaire plus généralisé. Les tendances temporelles des résidus peuvent parfois être prises en compte à l'aide de modèles de séries chronologiques ou en ajoutant des variables bloquantes au modèle. Certains modèles prédictifs ou méthodes non paramétriques évitent ces hypothèses et pourraient constituer une alternative, mais les modèles de régression linéaire sont au centre de cet atelier.
