Discussion:Coefficient de détermination

Dernier commentaire : il y a 1 an par HB dans le sujet A recycler
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Article clignotant et non suivi modifier

Pour un article censé définir une notion, il ne comporte aucune source, la formule change au gré des intervenant, souvent des IPs. Pour donner un aperçu, en voici les versions successives :

  1.   (juste amha pas d'indice amha dans la moyenne)
  2.   (erreur qui n'a duré que 15 min puis retour à  
  3.   avec l'explication rédigée « Il est défini comme 1 moins le ratio entre l'erreur avec les valeurs prédites et la variance des données »
  4.   (retour à la def proche de celle de départ en indiquant que l'égalité avec 1 - ... correspond au coefficient d'efficacité de Nash-Sutcliffe qui peut prendre des valeurs négatives (?)[1]. L'IP laisse cependant l'explication littérale qui s'appuie sur la formule supprimée.
  5.   (erreur qui n'a duré qu'1 min) puis retour à  
  6.   erreur qui durera 5 jours avant d'être modifié en
  7.  

C'est donc cette dernière version qui est en ligne aujourd'hui (28 dec 2016) toujours sans source et en contradiction avec le commentaire sur la confusion avec le coeff de Nash-Sutcliffe. Il faudrait donc des sources et un suivi plus sérieux de comptes enregistrés. HB (discuter) 28 décembre 2016 à 09:50 (CET)Répondre

egalité fausse modifier

Proposé par : 24.231.100.94 (discuter) 20 octobre 2017 à 15:46 (CEST)Répondre

Raisons de la demande de vérification modifier

À remplir par le proposant dans l'égalité de la définition, les deux côté ne sont pas égaux le premier est à valeur dans [0,1] tandis que le second est à valeur dans [-inf, 1] cette différence est bien illustrée dans l'article en anglais

Discussions et commentaires modifier

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Matthieu, enseignant de statistiques : Il y aune confusion dans la formule du R2 entre SSE et SSR. R2=SSR/SST et non SSE/SST

Ian, étudiant à la maîtrise en génie énergétique 08/08/2019 :

- Voici une source: https://www.researchgate.net/publication/207499845_Evaluation_of_model_predictive_ability_by_external_validation_techniques

Dans cet article, on a l'équation Q^2 = 1 - [( Σi=1->n (ŷ_i-y_i)2 ) / ( Σi=1->n (ŷ_i-ȳ)2 )]

Q^2 et R^2 sont équivalents (explication suivante).

Lorsqu'on utilise des modèles d'apprentissage machine et :

  1. Si le coefficient est calculé sur l'ensemble d'entraînement, on utilise la notation R^2;
  2. Si le coefficient est calculé sur l'ensemble de test, on utilise la notation Q^2.

A recycler modifier

Depis 2016, j'alerte sur le fait que l'article est instable et non sourcé. Chacun y va d'un commentaire « c'est faux» tout en introduisant des incohérences, sans jamais donner de source.

Personnellement, je ne dispose pas d'autres source que l'étude de ce coefficient dans l'unique cas de l'ajustement affine par la méthode des moindres carrés dans le cas univarié.

Il est certain que, si on sort de ce cadre là, la quasi totalité des affirmations (non sourcées) de l'article sont fausses. Si on reste dans le cadre de l'ajustement affine par la méthode des moindres carrés, on se demande bien pourquoi donner un autre nom au coefficient de corrélation.

Malheureusement, cet article abandonné par les statisticiens compétents, ne développe pas l'intérêt de cet outil dans le cas général, ne présente aucun exemple d’application, ni évidemment, aucune source. J'ai pour ma part tenté de contextualiser ce qui est à ma portée mais l'article dans cet état n'offre aucune utilité. HB (discuter) 1 septembre 2022 à 08:57 (CEST)Répondre

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