Capsule 1 - Reconnaître une relation non linéaire
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Pourquoi ça compte
La hausse reste-t-elle la même à tous les niveaux d’achalandage?
Une direction veut estimer ses ventes. Une droite suppose une variation moyenne constante; les données peuvent suggérer un ralentissement.
Objectifs de la capsule
- Définir la question et les unités.
- Repérer une courbure possible.
- Préparer une comparaison reproductible.
Le cas et l’unité d’observation
72
observations mois-succursale
6
succursales fictives
2025
douze mois de suivi
Une ligne décrit un mois dans une succursale. Les données sont simulées; les ventes sont en dollars canadiens.
Préparer le projet
- Projet RStudio :
comparaison-achalandage. - CSV dans le dossier
data. - Rapport :
comparaison_achalandage.qmd.
Le code complet et les clics sont dans les démonstrations R.
Garder les derniers mois pour comparer
54
janvier à septembre : apprentissage
18
octobre à décembre : validation
3
formes candidates fixées avant la comparaison
Explorer et ajuster sur l’apprentissage. Comparer ensuite sur la validation.
Lire le nuage avant de choisir
Ce qu’une droite impose
\[\widehat{y}=b_0+b_1x\]
- Une même hausse de x donne une même hausse prédite.
- Une courbe permet une variation qui dépend du point de départ.
- La dispersion autour de la tendance demeure.
Une question statistique précise
Comment les ventes mensuelles moyennes varient-elles avec l’achalandage, dans les succursales observées?
Cela ne mesure pas l’effet causal d’attirer des visites supplémentaires.
À retenir
Question
variables et unités explicites
Forme
lire avant d’ajuster
Limite
association, sans causalité établie
Production autonome 4.1
Produisez le nuage achalandage-ventes sur janvier à septembre. Décrivez la direction, une courbure possible et la dispersion. Nommez les unités et une limite.
Auto-vérification
- J’ai utilisé les 54 observations d’apprentissage.
- Mes axes indiquent les visites et les dollars.
- Je distingue forme observée et explication causale.
