Bonjour,

Je rencontre un problème pour analyser mes résultats sur le logiciel R.
J'ai effectué un modèle linéaire généralisé pour répartir la performance d'un fond financier sur des indices boursiers. Et j'ai essayé plusieurs lois (normale, gamma, poisson). Je ne sais pas laquelle choisir et analyser si mes résultats sont pertinents ou non.

Voilà mes différents résultats :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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> darwin <- glm(VL ~ eonia + cac40 + eurostox, 
+                 family = gaussian, data = tab) 
> summary(darwin) 
  
Call: 
glm(formula = VL ~ eonia + cac40 + eurostox, family = gaussian, 
    data = tab) 
  
Deviance Residuals: 
    Min       1Q   Median       3Q      Max   
-3.2566  -0.3086   0.0233   0.3049   1.6322   
  
Coefficients: 
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     
(Intercept) 216.09259    9.45576  22.853  < 2e-16 *** 
eonia        -1.69600    0.09220 -18.395  < 2e-16 *** 
cac40         0.58803    0.01607  36.602  < 2e-16 *** 
eurostox     -0.06077    0.01722  -3.529 0.000455 *** 
--- 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
  
(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.2473806) 
  
    Null deviance: 13015.85  on 503  degrees of freedom 
Residual deviance:   123.69  on 500  degrees of freedom 
AIC: 732.27 
  
Number of Fisher Scoring iterations: 2 
  
  
  
> darwin <- glm(VL ~ eonia + cac40 + eurostox, 
+                 family = poisson, data = tab) 
Il y a eu 50 avis ou plus (utilisez warnings() pour voir les 50 premiers) 
> summary(darwin) 
  
Call: 
glm(formula = VL ~ eonia + cac40 + eurostox, family = poisson, 
    data = tab) 
  
Deviance Residuals: 
     Min        1Q    Median        3Q       Max   
-0.32653  -0.03075  -0.00023   0.03445   0.18239   
  
Coefficients: 
              Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)   
(Intercept)  6.0494129  1.9830324   3.051  0.00228 ** 
eonia       -0.0201637  0.0193475  -1.042  0.29733   
cac40        0.0063521  0.0033999   1.868  0.06172 . 
eurostox    -0.0006962  0.0036497  -0.191  0.84872   
--- 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
  
(Dispersion parameter for poisson family taken to be 1) 
  
    Null deviance: 139.7011  on 503  degrees of freedom 
Residual deviance:   1.3748  on 500  degrees of freedom 
AIC: Inf 
  
Number of Fisher Scoring iterations: 3 
  
  
> darwin <- glm(VL ~ eonia + cac40 + eurostox, 
+                 family = Gamma, data = tab) 
> summary(darwin) 
  
Call: 
glm(formula = VL ~ eonia + cac40 + eurostox, family = Gamma, 
    data = tab) 
  
Deviance Residuals: 
      Min         1Q     Median         3Q        Max   
-0.032848  -0.003389  -0.000242   0.003527   0.020328   
  
Coefficients: 
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)     
(Intercept) -7.649e-03  1.192e-03  -6.415 3.27e-10 *** 
eonia        2.377e-04  1.164e-05  20.418  < 2e-16 *** 
cac40       -6.876e-05  2.062e-06 -33.347  < 2e-16 *** 
eurostox     8.086e-06  2.216e-06   3.649 0.000291 *** 
--- 
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 
  
(Dispersion parameter for Gamma family taken to be 3.330897e-05) 
  
    Null deviance: 1.500985  on 503  degrees of freedom 
Residual deviance: 0.016679  on 500  degrees of freedom 
AIC: 828.53 
  
Number of Fisher Scoring iterations: 3

Comment utiliser les deux valeurs indiquées pour la déviance? Et les pvalues données à côté des coefficients?
Quel test puis-je faire par ailleurs pour valider le modèle choisi? J'ai déjà constaté que mes résidus suivent une loi normale à l'aide d'un qqplot et le code suivant :

Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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> X = sum(residuals(darwin,type="pearson")^2)
> ddl <- df.residual(darwin)
> 1-pchisq(X,ddl)
trouvé sur le site ftp://ftp.cirad.fr/pub/group-r/group...hes/AIC_v3.pdf, me donne 1 pour valeur pour chaque modèle. Comment interpréter ce résultat?

Je vous remercie d'avance pour le temps que vous consacrerez à me répondre.

Pafo33