Diagnostics du modèle : Observations aberrantes, de levier et d'influence

Cette séance de cours porte sur l'identification et l'évaluation des valeurs aberrantes, des points de levier et des observations influentes dans les modèles statistiques. Il traite des méthodes de détection de l'absence de corrélation, des regroupements et de l'impact des observations influentes sur la validité du modèle. L'instructeur explique comment vérifier visuellement les valeurs aberrantes dans l'analyse de régression et le concept de levier dans l'ajustement du modèle. De plus, la séance de cours explore la distance entre Cook pour évaluer l'influence des observations individuelles et des placettes diagnostiques pour l'évaluation des modèles, y compris la sélection des modèles imbriqués. La présentation se termine par des sommes résiduelles de carrés et la comparaison des modèles imbriqués dans le contexte des modèles linéaires gaussiens.