Discussion:Analyse de la variance

message: Bonjour, l'exemple numérique (patient et test) ne colle pas avec la description (vache et race) qui en est faite. 
Thomas
La première formule de l'article (idée générale) n'est pas correcte. Il manque les coefficients de régression \beta_{i} devant les X_i. Par ailleurs, l'habitude est d'appeler la constante \mu plutôt que \alpha. Par contre la première formule du paragraphe "première approche technique" est correcte pour le modèle à un facteur. Je suggère donc à l'auteur de modifier la première formule en : 
Y=\mu+\sum_{i=1}^{n}\beta_{i}X_{i}+\epsilon
Autre petite remarque, le choix de n pour le nombre de variables explicatives n'est pas génial. En général, n c'est le nombre d'individus ou de répétitions. 
--Jspierre 31 août 2006 à 11:08 (CEST)

message: Je modifie l'introduction pour retirer la remarque concernant la régression linéaire : l'ANOVA est un test (stat inférentielles) alors que la régression linéaire est un méthode de modélisation permettant de lier deux variables continues (stat descriptives) puis d'estimer la réponse connaissant la valeur prise par la variable explicative (modèles prédictifs).
Je supprime également l'équation de relation linéaire entre les variables qui me semble inutile et fausse (relation de linéarité entre une variable continue et des variables discrètes ?)
Y=\mu+\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}X_{i}+\epsilon
Je modifie les formules existante pour utiliser la même notation que dans les articles Estimateur (statistique) et Variance (statistiques et probabilités) (moyenne indiqué par une barre horizontale au dessus de la variable)
Gbdivers (d) 10 mars 2009 à 10:52 (CET)
thread_title:  Rapport avec [[régression linéaire]] 

message: Il y a des notations non définis qui rendent cet article très difficile à lire. Je ne suis pas encore spécialiste pour me permettre de corriger mais j'ai noté:
- Paragraphe hypothèses à tester: m_{1}, ...,m_{i}  non définit (je suppose que c'est alpha)
- Paragraphe Décomposition de la variance: les termes SCE_\text{total} et SCE_\text{interaction} sont très peu claire.
Gbdivers (d) 16 février 2010 à 14:56 (CET)
thread_title:  Notations non définis 

message: En amont d'une analyse de la variance, on postule que le paramètre d'intérêt est l'espérance d'une variable et qu'à propos de ce paramètre, on se pose la question de savoir s'il est le même ou pas dans les populations (ou groupes) d'individus considérées. 
Si on prend la modélisation présentée dans l'article comme avec "effets aléatoires", la réponse à la question posée est simple et il n'y a pas besoin ni d'observations, ni d'ANOVA : l'espérance est la même (\mu+\mu_\alpha si on reprend les notations de l'article)  dans chaque population. On peut ajouter que si on reprend la notion "d'effet", il n'y dans ce cas pas d'effet (de la population ou du groupe) sur l'espérance (ni sur la variance non plus d'ailleurs). Il y a juste un effet sur le niveau de la mesure de la variable de chaque individu, et que cet effet n'est pas spécifique au groupe d'appartenance de l'individu, et donc sans rapport avec la question de comparer les espérances dans différents groupes ou populations. 
En résumé, même si on peut trouver un intérêt statistique à la question "effets fixes vs effets aléatoires", je ne vois pas très bien ce que ça a à voir avec la question posée en amont d'une ANOVA, et donc avec l'ANOVA elle même. 2A02:8440:3341:3CE4:452:26D0:FF9E:BA9B (discuter) 19 avril 2023 à 10:16 (CEST)
thread_title:  Effets fixes/aléatoires