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analyse de régréssion compliquée.

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regression - analyse de régréssion compliquée. Empty analyse de régréssion compliquée.

Message par estheane le Mar 20 Déc 2011 - 5:36

[=size=12]Bonjour, J'essaie de faire une analyse ...
Voilà: mon outil de statistiques est SigmaPlot. je reçois les données d'une régression multiples et je dois l'analyser: mes variables sont : le ratio d'oiseaux de forêts matures/oiseaux de début de succession en relation avec le volume de bois mort et différentes surfaces terrières de chicots.[/size]

Dependent Variable:prop mat/deb

F-to-Enter: 4,000 P = 0,062

F-to-Remove: 3,900 P = 0,065

Step 0:
Standard Error of Estimate = 0,423

Analysis of Variance:
Group DF SS MS F P
Residual 17 3,035 0,179

Variables in Model
Group Coef. Std. Coeff. Std. Error F-to-Remove P
Constant 1,305 0,0996

Variables not in Model
Group F-to-Enter P
ST chic (m2/ha) 0,719 0,408
Dens chic (tiges/ha) 4,522 0,048
Dens chic 8-14 (tiges/ha) 9,128 0,008
Dens chic 15-24 (tiges/ha) 8,004 0,012
Dens chic 25+ (tiges/ha) 10,177 0,005
DHP moy chic (cm) 0,401 0,535
Vol Sol (m3/ha) 1,533 0,232

Step 1: Dens chic 25+ (tiges/ha) Entered
R = 0,624 Rsqr = 0,389 Adj Rsqr = 0,351
Standard Error of Estimate = 0,341

Analysis of Variance:
Group DF SS MS F P
Regression 1 1,180 1,180 10,177 0,006
Residual 16 1,855 0,116

Variables in Model
Group Coef. Std. Coeff. Std. Error F-to-Remove P
Constant -2,043 1,053
Dens chic 25+ (tiges/ha) 0,0697 0,624 0,0219 10,177 0,006

Variables not in Model
Group F-to-Enter P
ST chic (m2/ha) 1,449 0,246
Dens chic (tiges/ha) 1,787 0,200
Dens chic 8-14 (tiges/ha) 1,588 0,226
Dens chic 15-24 (tiges/ha) 0,143 0,710
DHP moy chic (cm) 0,0898 0,768
Vol Sol (m3/ha) 5,096 0,038

Step 2: Vol Sol (m3/ha) Entered
R = 0,737 Rsqr = 0,544 Adj Rsqr = 0,483 (c’est le R2 ajusté)
Standard Error of Estimate = 0,304

Analysis of Variance:
Group DF SS MS F P
Regression 2 1,650 0,825 8,939 0,003
Residual 15 1,385 0,0923

Variables in Model
Group Coef. Std. Coeff. Std. Error F-to-Remove P
Constant 0,926 1,616
Dens chic 25+ (tiges/ha)0,135 1,205 0,0348 15,003 0,002
Vol Sol (m3/ha) -0,00333 -0,702 0,00148 5,096 0,039

Variables not in Model
Group F-to-Enter P
ST chic (m2/ha) 0,756 0,398
Dens chic (tiges/ha) 2,537 0,132
Dens chic 8-14 (tiges/ha) 1,563 0,230
Dens chic 15-24 (tiges/ha) 0,0000263 0,996
DHP moy chic (cm) 0,0302 0,864

Summary Table
Step # Vars. Entered Vars. Removed R RSqr Delta RSqr Vars in Model
1 Dens chic 25+ (tiges/ha) 0,624 0,389 0,389 1
2 Vol Sol (m3/ha) 0,737 0,544 0,155 2


The dependent variable prop mat/deb can be predicted from a linear combination of the independent variables:
P
Dens chic 25+ (tiges/ha) 0,002
Vol Sol (m3/ha) 0,039


The following variables did not significantly add to the ability of the equation to predict prop mat/deb and were not included in the final equation: ST chic (m2/ha) Dens chic (tiges/ha) Dens chic 8-14 (tiges/ha) Dens chic 15-24 (tiges/ha) DHP moy chic (cm)

Normality Test (Shapiro-Wilk) Passed (P = 0,250)

Constant Variance Test: Passed (P = 0,056)

Power of performed test with alpha = 0,050: 0,955




c'Est ce que me donne l'outil.
je voudrais comprendre pourquoi j'ai 3 p et ce qu'ils signifient respectivement. j'en conclue que seulement la densité des chicots de + de 25 cm et le vol du bois mort au solinfluence mon ratio... suis-je dans l'erreur? comment dois-je interpréter les coéficients : respectivement 0,135 et -0,00333?

Merci bcp ah oui une dernière petite question c'Est quoi la traduction française de ''Forward stepwise regression''?
ea

estheane

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Message par droopy le Mar 10 Jan 2012 - 19:00

Tout d'abord il y a toutes les raisons de croire que cette regression multiple est foireuse parce qu'une régression linéaire (simple ou multiple) est faite pour des données pouvant "théoriquement" variées de -Infini à + Infini ce qui n'est jamais le cas d'un ratio. De telles sorties ne sont pas suffisantes, avant de conclure quoi que ce soit il te faut savoir dans quel mesure ton erreur est nromale ou non (approchée par la distribution des résidus), etc --> il te faut au préalable vérifier les hypothèses sous-jacentes à al régression.

Cdlt,
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Message par PWFR le Mar 21 Fév 2012 - 14:08

Pour les P, le premier (0.003) est la p-value du test F (Fisher) dont l'hypothèse nulle H0 est que tous les coefficients sauf la constante sont nuls (donc que ton modèle n'explique rien du tout).
Les deux autres sont les p-values des tests T (Student) des coefficients de chacun des régresseurs (indépendamment des autres). L'hypothèse nulle est que le coefficient en question est égal à 0.
Et un rappel valable pour tous les tests: si le seuil de ton test est à 5%, tu rejettes l'hypothèse nulle si la p-value du test est inférieure à 0.05.

PWFR

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