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Problème regression

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Problème regression Empty Problème regression

Message par MG Ven 22 Juin 2012 - 9:02

Je me permets de vous contacter pour solliciter votre aide sur un point de blocage. Voilà, en fait je dispose de données bidimensionnelles, couple (V1,V2).

La variable V1 est catégorielle ( allant de 1 à 4) et la variable V2 est continue.

Je souhaite en fait trouver le moyen d'y appliquer une régression, dans le but d'éliminer les couples qui sont éloignés du modèle d'ajustement des données.

En fait, j'ai calculé pour chaque catégorie de la V1, la valeur moyenne du V2 associé. Il ne me reste plus alors que 4 couples de données sur lesquels j'ai appliqué une régression linéaire avec un coefficient de régression de 0,70.
Par contre, on perd du coup de l'information, puisque l'analyse des résidus se fait sur ces 4 couples de données et non sur l'ensemble de données de départ. Il m'est donc impossible d'identifier les couples de données atypiques.

Y a t'il un autre moyen plus intelligent de procéder?

Merci pour votre aide.

MG

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Date d'inscription : 22/06/2012

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Problème regression Empty Re: Problème regression

Message par gg Ven 22 Juin 2012 - 11:52

Bonjour.

Les nombres 1 à 4 correspondent-ils à des mesures ? Si oui, tu n'as pas une variable catégorielle, mais numérique.
Si ta variable 1 est vraiment catégorielle, tu peux la numéroter 1, 10, 100, 1000000. Ce qui devrait changer le modèle. Si c'est le cas, inutile de faire cette analyse.

Quant aux données atypiques, il suffit de regarder dans chacune des classes déterminées par V1.

Cordialement.

gg

Nombre de messages : 2174
Date d'inscription : 10/01/2011

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Problème regression Empty Re: Problème regression

Message par MG Ven 22 Juin 2012 - 11:55

Bonjour,

Ma variable V1 est vraiment catégorielle, j'ai réfléchi cette fois-ci à faire une ANOVA à 1 facteur.

Est ce intéressant?

Merci pour votre réponse

MG

Nombre de messages : 10
Date d'inscription : 22/06/2012

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Problème regression Empty Re: Problème regression

Message par gg Ven 22 Juin 2012 - 14:40

Le facteur étant V1 ? Pourquoi pas ?
Mais il faut soit que tes variables V2 sachant la valeur de V1 soient gaussiennes, soit que tu ais de nombreuses valeurs pour chaque modalité de V1, et que les variances soient de même ordre.

Cordialement.

gg

Nombre de messages : 2174
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