🚀 𝗟'𝗜𝗺𝗽𝗮𝗰𝘁 𝗱𝗲𝘀 𝗩𝗮𝗹𝗲𝘂𝗿𝘀 𝗔𝗯𝗲𝗿𝗿𝗮𝗻𝘁𝗲𝘀 𝘀𝘂𝗿 𝗹'𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘀𝗲 𝗱𝗲 𝗥é𝗴𝗿𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻 : 𝗣𝗿é𝘀𝗲𝗿𝘃𝗲𝘇 𝗹𝗮 𝗙𝗶𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁é 𝗱𝗲 𝘃𝗼𝘀 𝗥é𝘀𝘂𝗹𝘁𝗮𝘁𝘀 !

Les valeurs aberrantes peuvent avoir un effet significatif sur l'analyse de régression, faussant souvent les résultats et menant à des interprétations erronées. Comprendre leur impact sur vos modèles est essentiel pour garantir une analyse de données précise et une prise de décision éclairée.

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𝕯é𝖋𝖎𝖘 𝖑𝖎é𝖘 à 𝖑'𝖎𝖌𝖓𝖔𝖗𝖆𝖓𝖈𝖊 𝖉𝖊𝖘 𝖛𝖆𝖑𝖊𝖚𝖗𝖘 𝖆𝖇𝖊𝖗𝖗𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘 :

❌ 𝓡é𝓼𝓾𝓵𝓽𝓪𝓽𝓼 𝓫𝓲𝓪𝓲𝓼é𝓼 : Les outliers peuvent déformer considérablement la ligne de régression, induisant des conclusions incorrectes sur la relation entre les variables.

❌ 𝓟𝓮𝓻𝓯𝓸𝓻𝓶𝓪𝓷𝓬𝓮 𝓻é𝓭𝓾𝓲𝓽𝓮 𝓭𝓾 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮 : Un modèle qui ne tient pas compte des valeurs extrêmes peut présenter une puissance prédictive et une précision moindres.

❌ 𝓘𝓷𝓽𝓮𝓻𝓹𝓻é𝓽𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 𝓽𝓻𝓸𝓶𝓹𝓮𝓾𝓼𝓮𝓼 : Les valeurs aberrantes peuvent créer une fausse impression de tendances et de corrélations inexistantes dans l'ensemble des données.

La visualisation ci-contre illustre clairement comment les outliers influent sur un modèle de régression. À gauche, le graphique montre une régression linéaire réalisée sans valeurs aberrantes, où la ligne de régression représente fidèlement la relation entre les variables prédictrices et la variable cible. À droite, l'ajout de plusieurs outliers dans le coin supérieur droit déforme notablement la ligne de régression, la rendant moins représentative de la tendance globale et pouvant mener à des interprétations erronées.

𝕹𝖔𝖙𝖊 : Les valeurs extrêmes ne doivent pas être supprimées sans une évaluation minutieuse. Bien que cet exemple repose sur un jeu de données synthétique, il est crucial, en pratique, d'examiner attentivement si l'exclusion de ces points est justifiée. Souvent, des méthodes alternatives comme la transformation des données ou la régression robuste permettent de traiter les outliers tout en préservant l'intégrité des données.

𝕲𝖊𝖘𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊𝖘 𝖔𝖚𝖙𝖑𝖎𝖊𝖗𝖘 𝖊𝖓 𝖕𝖗𝖆𝖙𝖎𝖖𝖚𝖊 :

🔹 𝔼𝕟 ℝ : Utilisez le package 𝗱𝗽𝗹𝘆𝗿 pour manipuler les données et 𝗴𝗴𝗽𝗹𝗼𝘁𝟮 pour visualiser l'impact des valeurs aberrantes sur la régression.
🔹 𝔼𝕟 ℙ𝕪𝕥𝕙𝕠𝕟 : Servez-vous de 𝗽𝗮𝗻𝗱𝗮𝘀 pour la gestion des données et de 𝗺𝗮𝘁𝗽𝗹𝗼𝘁𝗹𝗶𝗯 ou 𝘀𝗲𝗮𝗯𝗼𝗿𝗻 pour créer des visualisations qui analysent l'effet des outliers.

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