𝑳'𝑰𝒎𝒑𝒂𝒄𝒕 𝒅𝒆𝒔 𝑽𝒂𝒍𝒆𝒖𝒓𝒔 𝑨𝒃𝒆𝒓𝒓𝒂𝒏𝒕𝒆𝒔 𝒔𝒖𝒓 𝒍'𝑨𝒏𝒂𝒍𝒚𝒔𝒆 𝒅𝒆 𝑹é𝒈𝒓𝒆𝒔𝒔𝒊𝒐𝒏 : 𝑫é𝒇𝒊𝒔 𝒆𝒕 𝑺𝒐𝒍𝒖𝒕𝒊𝒐𝒏𝒔

Les valeurs aberrantes peuvent avoir un impact significatif sur l'analyse de régression, souvent en faussant les résultats et en conduisant à des conclusions trompeuses. Comprendre comment les valeurs aberrantes affectent les modèles de régression est essentiel pour une analyse de données précise et une prise de décision éclairée.

U𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚.

𝓓é𝓯𝓲𝓼 𝓵𝓲é𝓼 à 𝓵'𝓲𝓰𝓷𝓸𝓻𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓭𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓪𝓫𝓮𝓻𝓻𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 :

• 𝕽é𝖘𝖚𝖑𝖙𝖆𝖙𝖘 𝖇𝖎𝖆𝖎𝖘é𝖘: Les valeurs aberrantes peuvent déformer significativement la ligne de régression, entraînant des conclusions incorrectes sur la relation entre les variables.
• 𝕻𝖊𝖗𝖋𝖔𝖗𝖒𝖆𝖓𝖈𝖊 𝖗é𝖉𝖚𝖎𝖙𝖊 𝖉𝖚 𝖒𝖔𝖉è𝖑𝖊: Un modèle qui ne tient pas compte des valeurs aberrantes peut avoir une puissance prédictive et une précision réduites.
• 𝕴𝖓𝖙𝖊𝖗𝖕𝖗é𝖙𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓𝖘 𝖙𝖗𝖔𝖒𝖕𝖊𝖚𝖘𝖊𝖘: Les valeurs aberrantes peuvent créer de fausses impressions de tendances et de corrélations qui n'existent pas réellement dans les données.

La visualisation de ce post montre comment les valeurs aberrantes peuvent affecter de manière significative un modèle de régression. À gauche, le graphique présente une régression linéaire sans valeurs aberrantes, où la ligne de régression représente fidèlement la relation entre les variables prédictives et cibles. À droite, le graphique inclut plusieurs valeurs aberrantes dans le coin supérieur droit, illustrant clairement comment ces valeurs extrêmes peuvent déformer la ligne de régression, la rendant moins représentative de la tendance générale des données et entraînant des interprétations potentiellement erronées.

𝓝𝓸𝓽𝓮 :

Les valeurs extrêmes ne doivent pas être supprimées sans une évaluation approfondie. Cet exemple utilise un jeu de données synthétique à des fins d'illustration. Cependant, en pratique, il est crucial d'évaluer soigneusement si la suppression de ces points de données extrêmes est appropriée. Souvent, des méthodes alternatives, telles que la transformation des données ou la régression robuste, permettent de traiter efficacement les valeurs aberrantes tout en préservant l'intégrité des données.

𝓖é𝓻𝓮𝓻 𝓵𝓮𝓼 𝓿𝓪𝓵𝓮𝓾𝓻𝓼 𝓪𝓫𝓮𝓻𝓻𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 𝓮𝓷 𝓹𝓻𝓪𝓽𝓲𝓺𝓾𝓮:

• R : Utilisez le package dplyr pour manipuler les données et ggplot2 pour visualiser l'impact des valeurs aberrantes sur la régression.
• Python : Exploitez pandas pour la gestion des données et matplotlib ou seaborn pour créer des représentations visuelles afin d'analyser l'effet des valeurs aberrantes.

Pour bien s’approprier l’utilisation des outils statistiques sous plusieurs logiciels, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre 𝐟𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐞𝐧 é𝐜𝐨𝐧𝐨𝐦é𝐭𝐫𝐢𝐞 𝐞𝐭 𝐭𝐞𝐜𝐡𝐧𝐢𝐪𝐮𝐞𝐬 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐭𝐢𝐭𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞𝐬 

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