Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Analyse de sensibilité
Méthode systématique évaluant comment les variations des paramètres d'entrée affectent les résultats d'un modèle pour identifier les facteurs les plus influents.
Test de robustesse
Procédure statistique vérifiant la stabilité des conclusions d'une analyse lorsque les hypothèses sous-jacentes ou les données sont modifiées.
Points de levier
Observations avec des valeurs de variables prédictives extrêmes qui exercent une influence disproportionnée sur l'ajustement du modèle de régression.
Distance de Cook
Mesure quantitative combinant le levier et les résidus pour identifier les observations ayant un impact excessif sur les coefficients de régression estimés.
Analyse d'influence
Ensemble de diagnostics statistiques identifiant quantitativement les observations individuelles affectant significativement les paramètres et prédictions du modèle.
Diagnostic de colinéarité
Procédure détectant les corrélations élevées entre variables prédictives pouvant compromettre la stabilité et l'interprétabilité des coefficients de régression.
Test de rupture structurelle
Analyse statistique vérifiant si les paramètres du modèle restent constants sur différentes périodes ou sous-ensembles de données.
VIF (Variance Inflation Factor)
Indicateur quantifiant l'augmentation de la variance des coefficients due à la multicolinéarité, avec des valeurs supérieures à 10 indiquant des problèmes sérieux.
Méthode du jackknife
Technique de rééchantillonnage systématique éliminant séquentiellement chaque observation pour évaluer la sensibilité des estimateurs aux observations individuelles.
Test de normalité des erreurs
Vérification statistique de la distribution des résidus pour s'assurer que les hypothèses d'inférence sous-jacentes du modèle sont respectées.
Test de Ramsey RESET
Diagnostic de spécification testant si la forme fonctionnelle du modèle est appropriée en détectant les non-linéarités ou variables omises.
Stabilité des coefficients
Évaluation de la constance des paramètres estimés lorsque les données ou spécifications du modèle sont modifiées, mesurant la robustesse des inférences.
Méthodes de winsorisation
Technique de traitement des valeurs extrêmes remplaçant les observations au-delà de certains quantiles par les valeurs de ces quantiles pour réduire leur influence.