Salut Eric! j'espère que tu vas bien! L'algorithme a jugé qu'il me fallait une petite révision des régressions linéaires et m'a suggéré ta vidéo :D Je découvre ce magnifique Channel! Bravo! je recommanderai à mes étudiants!
Bonjour Monsieur, à 6:44 c'est pas plutôt 1h de télé par jour (c'est écrit pas semaine sur la diapo) et le 25 correspond t'il bien au nombre de roman lus l'année passée ? Merci par avance
Bonjour Benjamin, Oui, 25 correspond au nombre de romans. Pour la télé, ce sont des heures par jour ou par semaine, j'ai confondu, il faut juste faire tout l'exercice avec l'un ou l'autre.
Bonjour Florence, Non, ne le prennez pas en compte, on ne peut de toutes façons pas le chiffrer. Je vous le précisais juste pour être plus exhaustif dans mon explication.
Bonjour Diane, Dans un tableau de données brutes de 2 variables il y a n lignes (le nombre d'individus) et 2 colonnes (X et Y). 3 étapes : 1) Ajoutez une 3ème colonne X fois Y. Vous faites la somme de la colonne et vous divisez par n, cela vous donne la "moyenne des produits". 2) Ensuite vous calculez la moyenne des X et la moyenne des Y et vous les multipliez, cela vous donne le "produit des moyennes". 3) Enfin, vous faites "la moyenne des produits" moins "le produit des moyennes" et vous obtenez... la covariance !
Bonjour @Eric, merci pour cette vidéo! Pourriez vous nous montrer par étapes plus détaillées comment t'as calculé les moyennes de x et y et puis les variances ? Mercii
Bonjour, Dans les deux cas, c'est la moyenne. Si on a un tableau avec uniquement la variable x, alors on utilise x barre. Par contre, si on a un tableau croisé entre X et Y, alors on note x double barre la moyenne générale des x. Par exemple, si Y peut prendre 3 valeurs : 1, 2 et 3, alors on peut calculer une moyenne de x pour y=1 (on l'appelle x barre 1). On peut aussi calculer une moyenne de x pour y=2, c'est x barre 2. On peut enfin calculer une moyenne de x pour y=3, c'est x barre 3. X double barre est la moyenne de x sur l'ensemble des individus, quelle que soit leur score sur la variable Y. Voilà, si ce n'est pas clair, je présente ça dans la vidéo 13 (analyse bivariée)...
Bonjour, Je me suis mal fait comprendre. Lorsque les données sont adaptées et que la causalité a du sens, analyser la corrélation est importante pour comprendre des phénomènes. J'ai sans doute trop insisté sur les précautions à prendre et le fait qu'il y avait d'autres types de liens que les liens linéraires...
MEA CULPA ! A 3:26 les distances en rouge entre chaque point et la droite sont mal tracées : elles doivent être verticales !!! Désolé...
Vous confirmez mon idée. Merci.
@@ChaineYTXF désolé... j'aimerais pouvoir modifier ça 🫢
@@EricLombardot ce n'est pas un drame en soi😊 et ça ne change rien au reste du contenu.
Salut Eric! j'espère que tu vas bien! L'algorithme a jugé qu'il me fallait une petite révision des régressions linéaires et m'a suggéré ta vidéo :D Je découvre ce magnifique Channel! Bravo! je recommanderai à mes étudiants!
Ah ah ah merci Abdelhak 😄
Merci, très bien expliqué et précis
Bonjour Monsieur, à 6:44 c'est pas plutôt 1h de télé par jour (c'est écrit pas semaine sur la diapo) et le 25 correspond t'il bien au nombre de roman lus l'année passée ? Merci par avance
Bonjour Benjamin,
Oui, 25 correspond au nombre de romans.
Pour la télé, ce sont des heures par jour ou par semaine, j'ai confondu, il faut juste faire tout l'exercice avec l'un ou l'autre.
@@EricLombardot D'accord, merci encore
Bonjour monsieur, est-ce qu’on doit ajouter epsilon à l’équation quand on fait des exercices? Et aux résultats ?
Bonjour Florence,
Non, ne le prennez pas en compte, on ne peut de toutes façons pas le chiffrer. Je vous le précisais juste pour être plus exhaustif dans mon explication.
Bonjour monsieur, je ne comprends pas comment on calcul cov (xy) avec des données brutes ?
Bonjour Diane,
Dans un tableau de données brutes de 2 variables il y a n lignes (le nombre d'individus) et 2 colonnes (X et Y). 3 étapes :
1) Ajoutez une 3ème colonne X fois Y. Vous faites la somme de la colonne et vous divisez par n, cela vous donne la "moyenne des produits".
2) Ensuite vous calculez la moyenne des X et la moyenne des Y et vous les multipliez, cela vous donne le "produit des moyennes".
3) Enfin, vous faites "la moyenne des produits" moins "le produit des moyennes" et vous obtenez... la covariance !
Bonjour @Eric, merci pour cette vidéo! Pourriez vous nous montrer par étapes plus détaillées comment t'as calculé les moyennes de x et y et puis les variances ? Mercii
Cest quoi la différence entre la méthode ols et fmols dols merci
merci ;mais svp c'est quoi la véritable différance entre X barre et X double barre ?
Bonjour,
Dans les deux cas, c'est la moyenne.
Si on a un tableau avec uniquement la variable x, alors on utilise x barre.
Par contre, si on a un tableau croisé entre X et Y, alors on note x double barre la moyenne générale des x. Par exemple, si Y peut prendre 3 valeurs : 1, 2 et 3, alors on peut calculer une moyenne de x pour y=1 (on l'appelle x barre 1). On peut aussi calculer une moyenne de x pour y=2, c'est x barre 2. On peut enfin calculer une moyenne de x pour y=3, c'est x barre 3. X double barre est la moyenne de x sur l'ensemble des individus, quelle que soit leur score sur la variable Y.
Voilà, si ce n'est pas clair, je présente ça dans la vidéo 13 (analyse bivariée)...
Le graphique à la min 3:45 est faux. La distance des points à la droite n'est pas son projeté orthogonal, les traits rouges devraient être verticaux
Bonjour, c'est exact, vous avez raison, les traits devraient être verticaux, je m'en suis aperçu après la mise en ligne...
Juste monsieur qu'elle est l'intérêt d'étudier ces indicateurs si ils ne sont pas fiables ?
Bonjour,
Je me suis mal fait comprendre. Lorsque les données sont adaptées et que la causalité a du sens, analyser la corrélation est importante pour comprendre des phénomènes. J'ai sans doute trop insisté sur les précautions à prendre et le fait qu'il y avait d'autres types de liens que les liens linéraires...