Visualiser l'ajustement du modèle

Introduction à la régression en R

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

Propriétés souhaitées des résidus

  • Les résidus suivent une loi normale
  • La moyenne des résidus est zéro
Introduction à la régression en R

Brèmes et perches, encore

Brème : le « bon » modèle

mdl_bream <- lm(mass_g ~ length_cm, data = bream)

Le nuage de points des masses de brèmes selon leur longueur, avec une droite de tendance, déjà présenté.

Perche : le « mauvais » modèle

mdl_perch <- lm(mass_g ~ length_cm, data = perch)

Le nuage de points des masses de perches selon leur longueur, avec une droite de tendance, déjà présenté.

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Résidus vs valeurs ajustées

Brème

Nuage de points des résidus du modèle des brèmes selon les valeurs ajustées, avec une courbe LOESS. La courbe reste près de l'axe des x.

Perche

Nuage de points des résidus du modèle des perches selon les valeurs ajustées, avec une courbe LOESS. La courbe forme un V.

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Diagramme Q-Q

Brème

Diagramme Q-Q des résidus normalisés du modèle des brèmes selon les quantiles théoriques. Les points suivent bien la ligne d'égalité, sauf deux valeurs aberrantes.

Perche

Diagramme Q-Q des résidus normalisés du modèle des perches selon les quantiles théoriques. Les points suivent mal la ligne d'égalité, surtout à droite du graphique.

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Échelle–localisation

Nuage de points de la racine carrée des résidus normalisés du modèle des brèmes selon les valeurs ajustées, avec une courbe LOESS. La courbe monte légèrement quand les valeurs ajustées augmentent.

Nuage de points de la racine carrée des résidus normalisés du modèle des perches selon les valeurs ajustées, avec une courbe LOESS. La courbe ondule à la hausse et à la baisse quand les valeurs ajustées augmentent.

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autoplot()

library(ggplot2)
library(ggfortify)

autoplot(model_object, which = ???)

Valeurs pour which

  • 1 résidus vs valeurs ajustées
  • 2 diagramme Q-Q
  • 3 échelle–localisation
Introduction à la régression en R

autoplot() avec le modèle des perches

autoplot(
  mdl_perch, 
  which = 1:3, 
  nrow = 3, 
  ncol = 1
)

Les trois graphiques diagnostiques du modèle des perches affichés dans un seul visuel à trois panneaux.

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« Autoplots, déployez-vous ! » — Plotimus Prime

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