Régression linéaire simple (code)

[Seifiji]

Bonjour,

J'ai une question concernant l'exercice 5)-e)-. Dedans on cherche à expliquer l'esperance de vie par rapport au nombre de personnes par médecins, qu'on a placé sous log pour pouvoir utilisé un modèle de régression linéaire simple (sinon les données sont trop grandes). Dans cet exo on nous dis que l'Ethiopie a une moyenne de 36 660 personnes par médecin, on nous demande de prédire l'esperance de vie.

Dans un petit 2 on nous dis que l'esperance de vie observée moyenne en Ethiopie est de 51,1. On nous demande la somme d'un résidu et d'une prédiction.

Les valeurs que je trouve ne correspondent pas à celles de la correction, voilà mon raisonnement :

Dans le modèle j'ai : Estimate
(Intercept) 103,28
logmed -5,0366


i)-
x = 36 660, dans le modèle je trouve b = 103,2808 et a = (-5,0366)
Pour trouver la prédiction je fais donc :

y(eth)= log(36 660) x (-5,0366) + 103,2808 = 80,29

ii)- Valeur prédite : y(eth) = 80,29, valeur observée : y(obs) = 51,1.

e = 51,1 - 80,29 = - 29,19 : Il y'a donc surestimation car le résultat est négatif.

Pouvez m'expliquer si je me trompe ?




Bien à vous, Seifiji.

[pascal16]

Je pense que l'erreur est trop énorme.
log dans le texte, doit être ln et non le log en base 10.

ln(36600)*(-5.0366)+103= 50 environ
soit e= 1.1 qui parrait plus juste

[Seifiji]

Effectivement c'est ca je suis juste une quiche. Merci !