Les graphiques des résidus jouent un rôle essentiel dans l’analyse de régression. Ils vous indiquent avec quelle précision votre droite de régression représente la relation entre deux variables. Le guide suivant explique comment calculer et tracer les résidus d’Excel à l’aide de deux méthodes.
Mais avant d’entrer dans le vif du sujet, comprenons brièvement les résidus et leur importance dans une analyse de régression.
Que sont les résidus et pourquoi sont-ils importants ?
Un résidu est une différence entre la valeur observée (réelle) et la valeur prédite. En termes plus simples, un résidu est une erreur. Par exemple, si la valeur observée est de 10 et que votre modèle donne une valeur de 8, la valeur résiduelle sera de 2.
D’autre part, un diagramme de résidus est un diagramme de dispersion dans lequel la variable indépendante (l’âge) est représentée sur l’axe horizontal et les résidus (erreurs) sont représentés sur l’axe vertical.
Ok, vous savez ce que sont les résidus, mais pourquoi sont-ils importants ? Pour le comprendre, considérons le cas suivant :
Nous voulons comprendre la relation entre l’âge et les taux d’épargne. Pour cela, nous traçons une droite de régression. Cependant, nous ne sommes pas sûrs que la droite de régression représente correctement la relation entre les deux variables. C’est là que les résidus entrent en jeu. Nous utilisons un graphique des résidus pour vérifier l’exactitude de la droite de régression.
Maintenant que vous savez ce que sont les résidus, apprenons à créer un graphique des résidus dans Excel :
La première méthode de tracé des résidus dans Excel utilise une équation de ligne de tendance pour calculer les valeurs prédites de nos données. Une fois que nous avons obtenu ces valeurs, nous pouvons calculer les résidus en soustrayant les valeurs prédites des valeurs observées. Enfin, nous créons un diagramme de dispersion avec les prédicteurs sur l’axe horizontal et les résidus sur l’axe vertical.
Bien que cette méthode nécessite plus d’étapes que la seconde, elle constitue un excellent moyen de comprendre le concept. Une fois que vous aurez acquis une bonne compréhension, vous pourrez utiliser la deuxième méthode, qui demande moins de temps et d’efforts.
Voyons comment procéder, une étape à la fois :
Étape 1 : Saisir les données
Nous commençons par saisir les valeurs du prédicteur (sous la rubrique X ) et les valeurs observées (sous la colonne Y ) :
Étape 2 : Créer un diagramme de dispersion des données
Nous allons maintenant créer un diagramme de dispersion des données en suivant les étapes ci-dessous :
Si vous n’êtes pas familiarisé avec les diagrammes de dispersion, voici un article complet sur la création d’un diagramme de dispersion dans Excel et la présentation de vos données. Vous pouvez également apprendre à utiliser un diagramme de dispersion dans Excel pour prédire le comportement des…
