29 février 2009
Fatma Tati a écrit le message suivant:
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Suite à des régressions linéaires multiples, certaines de
mes hypothèses de recherche ont été rejetées à cause d’un mauvais R². Or, j’ai
appris que lorsque la constante n’est pas significative, le R² n’a aucune
importance et c’est le test de Fischer qui importe pour valider ou pas une
hypothèse.
Ceci étant bien expliqué par Mr Farouk Kriaa qui semble
avoir publié un papier la dessus.
Si quelqu’un parmi vous a une référence ou l’article même de
Mr Farouk Kriaa ça serait très gentil de me le communiquer.
Je vous remercie d’avance.
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1 commentaire:
05 mars 2009
Samira Danguir a écrit le message suivant:
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Bonjour!
Merci pour la question! Effectivement si la constante n'est pas significative alors le R2 classique n'est pas un indicateur de la qualité d'ajustement du modèle, un autre coefficient doit être calculé! J'ai sollicité Monsieur Kriaa qui n'a pas d’article sur le sujet! Les autres indicateurs comme les tests de Student peuvent néanmoins être utilisés.
A Bientôt!
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