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Introduction à la modélisation statistique La modélisation

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  • Quel est le but de la modélisation ?

    La modélisation consiste à mettre au point un ensemble d'équations ou de règles pour décrire un phénomène de façon reproductible et simulable.
    Le modèle issu de la modélisation sert à prédire le comportement d'un système en fonction de sollicitations connues.

  • Quel outil de modélisation statistique choisir ?

    Les plus populaires sont l'AIC (Akaike's Information Criterion) et le BIC (ou SBC, Bayesian Information Criterion).
    Lorsque différents modèles paramétriques sont comparés, le modèle associé à l'AIC ou au BIC le plus faible a la meilleure qualité parmi les modèles comparés.

  • Quels sont les différents modèles statistiques ?

    Les types principaux : modèle linéaire, modèle linéaire généralisé, modèle multi-niveau (en), modèle d'équation structurelle, modèle mixte.

  • Les variables explicatives sont généralement représentées sur l'axe des abscisses.
    L'exemple sur la hauteur de plante implique une variable explicative unique, quantitative : l'humidité du sol.

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