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# Retour Ex.5 : Challenger
## Mes premières hypothèses
Tout d'abord, il est très clair qu'exclure les données sans défaillances du modèle est une grosse erreur. On peut tout de suite voir qu'à des températures plus élevées, le risque de défaillance semble moindre.
Ensuite, il semble aussi immédiat que, dans les données du modèle, aucunes température n'est proche de celle que l'on trouve suspicieuse (de 31°F). La température la plus basse du modèle est à 57°F, ce qui est quand même très loin !
Le fait que la pression soit aussi facilement exclue du modèle m'a également perturbée. Selon mes petites bases de thermodynamique, la pression aurait pu avoir un impact sur les défaillances... mais en regardant les données de plus près, il semble que la pression soit indépendante des défaillances, et que le réel facteur à observer soit bien la température.
Enfin, je ne suis pas assez à l'aise avec le concept de regression linéaire pour pouvoir dire si l'incertitude de l'estimation a bien été prise en compte. Dans la correction, il est dit :
"On y perçoit également à quel point une extrapolation sur une zone aussi éloignée des observations dont l'on dispose semble hasardeux et ce d'autant plus que cette extrapolation fait l'hypothèse de linéarité dans la régression logistique. C'est une hypothèse classique en statistiques en l'absence d'information additionnelle mais qui ne se base sur aucune hypothèse "physique"... Une telle prédiction devrait être considérée avec beaucoup de suspicion. Au final, cette régression nous indique qu'on ne peut a priori pas éliminer l'hypothèse que la température ait un impact mais ne doit pas être utilisée pour faire une prédiction. À ce sujet, le dernier graphique qui indique l'incertitude associée à la régression logistique est particulièrement éloquent. On peut en gros y lire que la probabilité de panne à 30 Farenheit est comprise ... entre 0 et 1 ! Ça c'est de l'information."
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