Analyse d'une régression linéaire

coucou les gars!

Qu'est-ce qu'on peut dire qd on obtient l'analyse de la régression linéaire? il y a le R^2 qui selon sa valeur explique la variance mais quoi d'autre???

Merci d'avance pour votre aide!

plus le R est grand plus la relation exprimée par ton modèle de régression est bonne
La régression est bonne mais il faut encore regarder si elle est significative donc il faut aussi regarder à la p-value.
Pour un bon modèle R est grand et p-value très petite (inférieure au seuil alpha choisi)
C'est bien ça que tu voulais savoir ?

oké pr le R, ça, j'avais compris mais il parle de pente à prendre en compte et ça je vois pas du tt...

c'est le petit a ds l'équation Y= aX+b, si le a est significativement différent de zéro (simple t-test) alors c'est bon ya une relation reste à savoir si elle est importante et significative ou pas avec le R et la p-value

ds les résultats de ton test en R tu regardes trois trucs qui ont été testé:

- r2
-intercept (qd droite croise l'axe y): Ho= intercept est en zéro (je sais pas ce que ca signifie physiquement, si qqn sait..)
-les valeurs devant lequel il est écrit ta variable, qui représentent la pente de ta droite de régression; Ho= pente est nulle, il n'y a pas de relation entre tes variables.

mh c ptet pas tre clair..

Et les conditions d'application d'une regression, c'est comme pour l'anova non?

ouip, sauf qu'en plus il faut que tes résidus ne soient pas autocorrelés

ok c'est bien ce que je pensais

l'intercept c'est l'ordonnée à l'origine (Ho: b=o donc la droite passe par 0:0)

Ok, mais ça nous apporte quoi de savoir que l'intercept est différent de 0 ou pas?

Ouaip ça j'ai pas capté ce que ça nous apportait

Ca n'apporte pas d'intérêt "théorique" à la qualité de la corrélation. c'est juste que dans un certain nombre de cas physiques réels, c'est une donnée intéressante à avoir.
L'assistante avait cité le cas du génie chimique, où on a souvent des paramètres inconnus (viscosité, porosité...) qu'on doit déterminer expérimentalement. Par exemple on sait qu'on a une relation de type réponse=a.x + b , on ne connait pas les termes x et b et on cherche à les déterminer par droite de régression.
Ou si on étudie le développement algual dans une eau en fonction de l'apport de Phosphore, on peut être intéressé par le nombre d'algues se développant en l'absence d'apport externe de Phosphore ce qui sera donné par l'ordonnée à l'origine

eeeeeh super