Les hypothèses du modèle linéaire Beaucoup de personnes, lorsqu’elles souhaitent utiliser un modèle linéaire classique (régression linéaire ou ANOVA), se retrouvent confrontées au problème du non-respect des hypothèses de ce modèle. En effet, les hypothèses du modèle sont les suivantes: distribution gaussienne des résidus homoscedasticité des résidus (i.e. les résidus ont la même variance quel que soit le groupe considéré, ou quelle que soit la valeur de la variable explicative.. Read More
Régression linéaire: erreur et incertitude
Dans ce billet, je souhaite montrer comment estimer l’incertitude associée à l’estimation des paramètres (pente et ordonnée à l’origine) d’un modèle de régression linéaire simple. Pour ce faire, je vais: montrer comment le calcul d’incertitude dérive de résultats analytiques (i.e. d’équations qui permettent, si on le souhaite, de calculer l’incertitude « à la main »), fournir les lignes de code permettant de calculer (et représenter) ce même résultat sous R, illustrer (pour.. Read More
Créer une interface « clique-boutons » sous R
EDIT: Ce billet date d’une époque où je n’avais pas encore découvert la magie de Shiny… Désormais, je conseillerais à quiconque souhaite faire une petite interface interactive sous R d’aller voir de ce côté là… Il y a déjà des tutoriels très bien faits ici. Ce billet vise à vous montrer comment construire une interface « clique-boutons » pour R. Pour un utilisateur régulier de R, le recours à une telle interface.. Read More