{"id":5208,"date":"2024-10-14T11:22:20","date_gmt":"2024-10-14T10:22:20","guid":{"rendered":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/calculer_les_residus_dun_modele_avec_resid\/"},"modified":"2024-10-14T11:22:20","modified_gmt":"2024-10-14T10:22:20","slug":"calculer_les_residus_dun_modele_avec_resid","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/calculer_les_residus_dun_modele_avec_resid\/","title":{"rendered":"Calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le avec resid"},"content":{"rendered":"

Calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le avec resid<\/code> en R<\/h1>\n

Dans l’analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire d’\u00e9valuer la qualit\u00e9 d’un mod\u00e8le statistique. Une des mani\u00e8res de le faire est d’examiner les r\u00e9sidus, qui sont les diff\u00e9rences entre les valeurs observ\u00e9es et les valeurs pr\u00e9dites par le mod\u00e8le. Dans cet article, nous allons voir comment calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire en utilisant la fonction resid<\/code> en R.<\/p>\n

Qu’est-ce qu’un r\u00e9sidu ?<\/h2>\n

Un r\u00e9sidu est d\u00e9fini comme suit :<\/p>\n

[ text{R\u00e9sidu} = text{Valeur observ\u00e9e} – text{Valeur pr\u00e9dite} ]<\/p>\n

Les r\u00e9sidus nous aident \u00e0 comprendre si notre mod\u00e8le s’ajuste bien aux donn\u00e9es. Un mod\u00e8le id\u00e9al aurait des r\u00e9sidus qui sont al\u00e9atoires et ne montrent pas de tendance.<\/p>\n

Exemple de calcul des r\u00e9sidus<\/h2>\n

Pour illustrer cela, nous allons cr\u00e9er un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire simple avec un jeu de donn\u00e9es fictif. Supposons que nous avons des donn\u00e9es sur la taille et le poids d’un groupe de personnes.<\/p>\n

\u00c9tape 1 : Cr\u00e9er les donn\u00e9es<\/h3>\n

Commen\u00e7ons par cr\u00e9er un jeu de donn\u00e9es :<\/p>\n

# Cr\u00e9er un jeu de donn\u00e9es fictif\nset.seed(123)  # Pour la reproductibilit\u00e9\ntaille <- rnorm(100, mean = 170, sd = 10)  # Taille en cm\npoids <- 0.5 * taille + rnorm(100, mean = 0, sd = 5) + 50  # Poids en kg\n\n# Combiner les donn\u00e9es dans un data frame\ndonnees <- data.frame(taille, poids)<\/code><\/pre>\n
\u00c9tape 2 : Ajuster un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire<\/h3>\n
Nous allons maintenant ajuster un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire pour pr\u00e9dire le poids en fonction de la taille :<\/p>\n
# Ajuster le mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire\nmodele <- lm(poids ~ taille, data = donnees)<\/code><\/pre>\n
\u00c9tape 3 : Calculer les r\u00e9sidus<\/h3>\n
Apr\u00e8s avoir ajust\u00e9 le mod\u00e8le, nous pouvons calculer les r\u00e9sidus en utilisant la fonction resid<\/code> :<\/p>\n
# Calculer les r\u00e9sidus\nresidus <- resid(modele)\n\n# Afficher les premiers r\u00e9sidus\nhead(residus)<\/code><\/pre>\n
\u00c9tape 4 : Interpr\u00e9ter les r\u00e9sidus<\/h3>\n
Les r\u00e9sidus que nous avons calcul\u00e9s nous montrent la diff\u00e9rence entre les poids observ\u00e9s et les poids pr\u00e9dits par notre mod\u00e8le. Nous pouvons \u00e9galement visualiser ces r\u00e9sidus pour v\u00e9rifier s’ils sont al\u00e9atoires :<\/p>\n
# Tracer les r\u00e9sidus\nplot(donnees$taille, residus, \n     main = \"R\u00e9sidus du mod\u00e8le de r\u00e9gression\", \n     xlab = \"Taille (cm)\", \n     ylab = \"R\u00e9sidus\", \n     pch = 19)\nabline(h = 0, col = \"red\")  # Ligne horizontale \u00e0 y = 0<\/code><\/pre>\n
Conclusion<\/h2>\n
Dans cet article, nous avons vu comment calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire en R en utilisant la fonction resid<\/code>. Les r\u00e9sidus sont un outil pr\u00e9cieux pour \u00e9valuer la qualit\u00e9 de notre mod\u00e8le. En les analysant, nous pouvons identifier des probl\u00e8mes potentiels et am\u00e9liorer notre ajustement. N’h\u00e9sitez pas \u00e0 explorer davantage les r\u00e9sidus pour mieux comprendre vos mod\u00e8les statistiques !<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le avec resid en R Dans l’analyse de donn\u00e9es, il est souvent n\u00e9cessaire d’\u00e9valuer la qualit\u00e9 d’un mod\u00e8le statistique. Une des mani\u00e8res de le faire est d’examiner les r\u00e9sidus, qui sont les diff\u00e9rences entre les valeurs observ\u00e9es et les valeurs pr\u00e9dites par le mod\u00e8le. Dans cet article, nous allons voir comment calculer les r\u00e9sidus d’un mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire en utilisant la fonction resid en R. Qu’est-ce qu’un r\u00e9sidu ? Un r\u00e9sidu est d\u00e9fini comme suit : [ text{R\u00e9sidu} = text{Valeur observ\u00e9e} – text{Valeur pr\u00e9dite} ] Les r\u00e9sidus nous aident \u00e0 comprendre si notre mod\u00e8le s’ajuste bien aux donn\u00e9es. Un mod\u00e8leRead More →<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","rop_custom_images_group":[],"rop_custom_messages_group":[],"rop_publish_now":"initial","rop_publish_now_accounts":{"twitter_399453572_399453572":""},"rop_publish_now_history":[],"rop_publish_now_status":"pending","jetpack_post_was_ever_published":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[14],"tags":[86,87],"class_list":{"0":"entry","1":"post","2":"publish","3":"author-vincent","4":"post-5208","6":"format-standard","7":"category-modelisation","8":"post_tag-resid","9":"post_tag-residus"},"acf":[],"jetpack_featured_media_url":"","jetpack_shortlink":"https:\/\/wp.me\/p9O7Sx-1m0","jetpack_sharing_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5208","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5208"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5208\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5208"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5208"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thinkr.fr\/abcdr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5208"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}