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Exemple de questions d exam sur l'uv

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Florence
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Exemple de questions d exam sur l'uv Empty Exemple de questions d exam sur l'uv

Message par Fan Mar 17 Jan - 16:40

👍😊

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Message par Florence Jeu 19 Jan - 10:24

Est ce que quelqu'un a résolu le 3 et 4?
Quelles hypothèses mettriez vous pour le 3?
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Message par FireHead55555 Jeu 19 Jan - 18:33

Ca va plus ou moins l'examen mais j'ai quand même quelques points plus obscurs :

Question 1 : ok

Question 2 : comment R² est-il calculé ? Surprised , comment teste-t-ton la significativité d'une régression linéaire simple? c'est juste la valeur de p pour chaque variable ? 0.0 le reste ok

Question 3 : expliquez lequel est le plus précis dans le cas présent. Ben j'en sais rien car on ne sait pas si la distribution des résidus suit une loi normale et si les variances sont homogènes (si oui ce serait l'ANOVA, le premier).
Et les hypothèses Flo, ben c'est copier coller de ce qu'il est mis dans le résumé théorique à la fin, où il compare test paramétrique et non paramétrique.

Question 4 : C'est une régression multiple ok, mais après je suis un peu perdu. Les résidus ne suivent pas une loi normale (QQ plot) mais l'autre graphe je ne sais pas très bien quoi en tirer (comme au tp xD). Je la trouve très bien cette régression (R² nickel et tout hautement significatif) mais comme la question se résume à "comment l'améliorer" beeeen .... :p
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Message par Fan Jeu 19 Jan - 18:38

Pour le 2) la réponse est slide 10 de la régression
Il me semble! MS(reg)/MS(résidus) suit une distribution F

Pour le reste y'a quelque info dans les archives!

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Message par marrrina Jeu 19 Jan - 18:46

Pareil pour la Q3, sait pas trop. Peut-être juste émettre ces hypothèses serait bon
Pour la Q4, on voit que la plupart des résidus sont concentrés en une zone, alors que l'idéal serait une répartition homogène le long de la droite rouge (voir slide 25 du cours sur la régression linéaire), ici la répartition est non homogène.
Puis comment l'améliorer? On transforme les données avec un fonction non linéaire monotone (dé)croissante du type sin, log, exponentiel,...
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Message par FireHead55555 Jeu 19 Jan - 18:56

Ok super ! Merci beaucoup a vous deux : )
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Message par Corentin Jeu 19 Jan - 20:09

Pour la Q3, je pense qu'on peut dire que les variances ne sont pas homogènes. J'ai quand même l'impression que l'espèce 5 présente une variabilité bien plus importante que l'espèce 1 ou 4 par exemple (cf boxplot).
Bon c'est à la grosse louche, on peut pas être sûr sans faire un ptit bartlett...
Après, si on dit qu'il n'y a pas homoscédasticité, il n'y a pas besoin de voir la normalité des résidus, car les conditions pour l'ANOVA ne sont de toute façon pas respectées.
Maintenant, en ayant ça devant moi à l'examen, je mettrais quand même une bonne dose de "si" dans ma réponse... "Si les résidus suivent une loi normale", "Si bartlett confirme ma première impression..." etc.
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Message par Fan Jeu 19 Jan - 22:12

Dans la question 4 est ce que quelqu un comprend cmt on pourrait simplifier le modèle (peut être que non!)et pourquoi???

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Message par sebastien Jeu 19 Jan - 22:17

on ne pourrait pas virer height et I(height^2)? Car après tous, cela contient la même information et on voit que c'est de plus en plus plus significatifs quand la puissance du poids augmente.

Si on peut pas le faire, pourquoi???
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Message par marrrina Jeu 19 Jan - 22:33

EUREKA!
Voilà à la base je pensais pas qu'on pouvait simplifié parce que la regression est polynomiale (les différentes termes sont des puissances successives d'une même variables).
Mais j'ai trouvé cela:
"Il est important de comprendre ici que sur le plan technique les calculs
d'une régression polynomiale sont exactement les mêmes que
ceux d'une régression multiple traditionnelle. La différence réside
dans la nature des variables explicatives: dans le cas de la régression
polynomiale, les variables explicatives sont des termes au carré, au
cube, etc. et des combinaisons (multiplications) de la ou des variables
x."
Donc on peut retirer les variables explicatives les moins significatives. Ici aucune n'est >0,05 donc il faudra émettre des hypothèse.
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