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Analyse de régression multiple

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analyse - Analyse de régression multiple Empty Analyse de régression multiple

Message par Saule_Cygne le Mer 23 Juil 2008 - 19:09

Bonjour, j'ai deux questions auxquelles je ne trouve pas de réponse précise étant donnée ma formation très limitée en statistique.

Il y a-t-il des conditions pour pouvoir appliquer une analyse de régression multiple ?
Par exemple : la variable dépendante et les variables explicatives doivent-elles se distribuer normalement? il y a-t-il d'autres conditions?

Lorsque le l'on applique une méthode de normalisation des variables (une racinne carrée par exemple) doit-on appliquer la racine carrée à toutes les variables de l'analyse ou simplement à celle qui ne se distribue pas normalement?

Je suppose que ça peut sembler très bêtes à certains mas j'ai vraiment du mal a comprendre les raisons qui font que l'ont peut appliquer certains tests et pas d'autres...

Saule_Cygne

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Message par Invité le Jeu 24 Juil 2008 - 6:41

Si Y = X.q + e
avec
q vecteur de paramètres
e le vecteur des erreurs
X la matrice constituée des variables
Les 4 hypothèses fondamentale d'un modèle linéaires sont :

1. les erreurs sont centrés (leurs espérances sont nulles) : E(e) = 0.
2. la variance des erreurs est constantes var(ei)=s² pour tout i : hypothèse d'homoscédasticité
3. les variabmes ei sont indépendantes
4. Les données suivent des lois gaussiennes, soit ei ~ N(mi,s²i) pour tout i

L'hypothèse 4 est la moins importante, dont on peut se passer si les données sont suffisement importantes.

Ceci est issu de : Le modèle Linéaire par l'exemple. Azaïs et Bardet 2006.

micros

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Message par Saule_Cygne le Ven 25 Juil 2008 - 11:21

Ok, merci pour cette réponse!

Saule_Cygne

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