3. RÉSIDUS NON-CORRÉLÉS

Une autre hypothèse de la régression est que les erreurs d'observation sont indépendantes. Dans de nombreux cas, les résidus sont au contraire corrélés (Draper et Smith, 1981). Ce type de phénomène s'observe fréquemment lorsqu'on traite de séries chronologiques. On peut souvent constater une relation linéaire entre le résidu de la ième observation et celui de la (i-1)ème observation. Les figures 84a et 84b présentent deux graphiques montrant une liaison fonctionnelle entre les résidus. Sur la figure 84a, la corrélation entre les résidus est positive tandis que sur la figure 84b, elle est négative.

On appelle « corrélation de série de rang 1 » (lag-1 serial correlation) une corrélation entre la ième et la (i-1)ème observation. Pour mettre en évidence des corrélations de série de rang supérieur, vous pouvez tracer un graphe des résidus de deux en deux (ième observation en fonction de la i-2ème observation), de trois en trois, etc. Plusieurs méthodes sont utilisées dans le cas de résidus autocorrélés, dont la régression autorégressive.

<figure><img src="image_93.png" /><figcaption>FIGURE 84
GRAPHES MONTRANT DES RÉSIDUS AUTOCORRÉLÉS</figcaption></figure>
Imprimeur

Document Systems

Montpellier

Dépôt légal 3ème trimestre 2000
Crédits photos

Jeune Orang-outan, *Pongo pigmaeus* (Anonyme)

Groupe d'Eucalyptus paliformis (John Turnbull)

Une villageoise dans son jardin, Tanah Merah, Indonésie (Alain Compost)

Arbre de forêt dense humide en pleine floraison, Pérou (André Bartschi - WWF)
Ce guide de notation et d'analyse a été conçu pour compléter les manuels n°5 et 6 qui présentent un ensemble de méthodes d'évaluation du bien-être social. Il expose une méthode de notation permettant de prendre des décisions relatives à des critères et à des indicateurs spécifiques de contextes humains et forestiers particuliers. Le chapitre concernant la notation est suivi d'un chapitre traitant des analyses. Celui-ci commence très simplement par les différentes étapes de création d'une feuille de calcul et se termine avec des analyses statistiques plus complexes qui peuvent être utiles dans certains cas. Différentes équipes pourront exprimer des besoins quantitatifs ou de sophistication statistique variables dans leurs analyses. Ce manuel contribue à répondre à ces besoins.

<figure><img src="image_94.png" /></figure>

FORAFRI

<figure><img src="image_95.png" /></figure>

<figure><img src="image_96.png" /></figure>

<figure><img src="image_97.png" /></figure>

<figure><img src="image_98.png" /></figure>

<figure><img src="image_99.png" /></figure>

<figure><img src="image_100.png" /></figure>

<figure><img src="image_101.png" /></figure>