Commit e4314133 authored by Jolahn Vaudey's avatar Jolahn Vaudey
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Dans cette analyse, il y a, comme la question sur le MOOC l'indiquait, trois problèmes majeurs.
Premièrement, des données utiles sont éliminées dès la première étape du raisonnement. Les cas où aucun accidents ne se sont déroulés donnenet également des informations, par exemple il s'avère qu'en moyenne, la température en cas d'accident est plus faible que dans les cas sans accidents. Cette information est perdue dès la première étape.
Ensuite, le résultat de la régression linéaire est mal interprété. Il y a tellement d'incertitude qu'il est ici impossible de d'éliminer une hypothèse: on ne peut pas en déduire si la température à une influence ou non. On peut juste supposer que s'il y a une influence, elle n'est probablement pas linéaire.
Enfin, malgré ces résultats peu engageants sur la régression, elle a été utilisée pour réaliser des prédictions sur des valeurs très éloignées de celles qui étaient jusque là observées. Comme le modèle linéaire ne semble pas du tout adapté, le résultat de la prédiction est tout aussi vide de sens: le modèle n'apporte pas d'informations, il renvoie donc toujours la probabilité générale observée.
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