Discussion :

[nemesistat]

Bonjour,

Je me suis lancé dans la commande GLM sur R pour étudier le sens et les interactions de mes facteurs. La question que je me demande et comment savoir quel famille mettre.
Ci-dessous un aperçu de mes données :


Cela n'a pas l'air d'être une loi binomiale ou exponentielle et quand je fais un test de shapiro sur mes résidus la p-valeur est inférieur à 5% donc mes résidus ne sont pas gaussiens non plus.
Ci-dessous un aperçu des choix de l'argument famille :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Usage
family(object, ...)
 
binomial(link = "logit")
gaussian(link = "identity")
Gamma(link = "inverse")
inverse.gaussian(link = "1/mu^2")
poisson(link = "log")
quasi(link = "identity", variance = "constant")
quasibinomial(link = "logit")
quasipoisson(link = "log")

Et ci-dessous un aperçu de mes résidus :


Si vous avez besoin de plus d'infos n'hésitez pas,
Merci.
NS

[marou1991]

Hello,

Vu de tête de tes QQplot,
Essaye de passer au log, donc de plutôt modéliser le log(brix_chair) avec family = 'gaussian'.

[faubry]

1) la VI tunnel est-elle un nombre ou un facteur ? Si c'est un facteur, il faut la convertir en facteur sinon R la prendra comme nombre et fera une régression dessus ce qui peut poser problème.
2) Le QQPlot n'est pas aussi catastrophique que cela. Les éléments centraux sont bien sur la droite. Il est normal que les éléments extrêmes s'en détachent et finalement le QQPlot indique que seuls trois éléments à gauche sont en dehors des clous (plus ou moins 2). Donc pour moi, il n'y a pas lieu de remettre en question le modèle linéaire. Par contre, si tu veux aller plus loin car tu soupçonnes l'existence de points aberrants, utilise alors les mesures d'influence comme la distance de Cook ou le leverage. Voir la documentation de R sur ces mesures.

[nemesistat]

Merci pour vos réponses, j'ai finalement exclu les valeurs aberrantes avec une méthode interquartile et mon test de shapiro me permet ne pas rejeter H0 ce qui amène à une famille Gausienne.