Proposition fonction.

Bonjours,

Je travail sur un sujet de modélisation et c'est la première fois que je tombe sur ce type de graphique , d'habitude pour chaque x j'ai seul y (mais cette fois pour chaque x j'ai +1 y) , comme il montre la courbe jointe .
Je vous demande si vous avez des propositions des fonctions que je peux l'utiliser ?

Merci beaucoup d'avance.

Tu veux dire le choix de modèle ?

Si tu n'as que ce graphique à traiter, il n'y a absolument pas besoin de se lancer dans un modélisation quelconque. Le résultat est connu d'avance : pas d'effet.

Sinon quand tu as des répétitions de valeurs, c'est que tu as une variance dans tes données donc il n'y a rien d'alarmant là dedans. Ce qui m'inquièterait c'est plutôt l'inverse : une seule valeur de y par x...c'est louche de ne pas avoir de variabilité de la réponse

Tu veux dire le choix de modèle ? a écrit:

oui ce que cherche.

Si tu n'as que ce graphique à traiter a écrit:

non j'ai d'autres graphiques mais de la même forme.

ca ressemble a un graph qu'on pourrait attendre en regression logistique avec des proportions en fonction d'une variable x.

Oui,mais le problème ici que pour la même variable x on a plusieurs y !

FMarwen a écrit:Oui,mais le problème ici que pour la même variable x on a plusieurs y !

je ne vois pas où est le problème...
Pourquoi une même valeur de x ne pourrait pas donner différentes valeurs de y ?

Selon les modèles que je le connais oui, c'est pour ça je vous demande des exemples des modèles !

un modèle taille poids ?
Deux personnes avec la même taille peuvent bien avoir des poids différents. Il est tout a fait courant que deux individus (statistiques) aient des x identiques mais des y différents de part la variabilité des observations, de la stochasticité, etc ...
Il faut encore une fois que tu sois plus explicite sur ce que sont tes x et tes y (observations, valeurs prédites ...) et sur ce que tu cherches à faire.

??? désolé mais tu me perd. Il n'y a aucun modèle pour lequel ça pose un problème. ça permet d'avoir une meilleur estimation des erreurs et notamment de leur distribution.

ce qui t'alarme plus je pense c'est la forte dispersion de tes valeurs. ça te choquerait peut être moins si tes répétitions par x étaient un peu moins dispersée sur l'intervalle de la réponse.

Bon merci beaucoup pour vous explications @Nik et @droopy, Mais désolé si je vais vous déranger plus ,pour que vous demander si quelqu'un parmi vous peux m'envoyer un document qui bien traite ce phénomène(exemple) sur R .
MErci beaucoup d'avance,est désolé encore.