Aide-mémoire modélisation

Aide-mémoire modélisation

Un modèle sert à éclairer une question. La méthode vient après la compréhension des données, de la variable réponse, du contexte et de la décision à soutenir.

Démarche Choisir le modèle Valider

01

Définir la question et la décision

02

Préparer les données et la variable réponse

03

Ajuster un modèle adapté

04

Valider, interpréter et communiquer

Démarche commune

Cette séquence s'applique aux régressions, aux prévisions et aux modèles pour résultats binaires.

1. 01

   Formuler la question

   Décrire ce qu'il faut expliquer, prévoir ou comparer, et pourquoi cette question est utile.

2. 02

   Identifier la variable réponse

   Préciser l'unité, l'échelle, la fréquence temporelle et les valeurs possibles.

3. 03

   Préparer les variables utiles

   Nettoyer, transformer, coder les catégories et vérifier les valeurs manquantes.

4. 04

   Ajuster un modèle

   Choisir une méthode cohérente avec la réponse, les données et la question.

5. 05

   Valider

   Examiner les diagnostics, la performance et les limites avant de conclure.

6. 06

   Communiquer

   Relier le résultat à la décision et dire ce que le modèle ne permet pas d'affirmer.

Choisir le bon type de modèle

Le choix dépend d'abord de la variable réponse et du type de question.

Régression

Variable réponse numérique, comme ventes, coûts, temps d'attente, satisfaction ou quantité produite.

Association Interprétation Prédiction

Séries chronologiques

Données ordonnées dans le temps, avec tendance, saisonnalité, autocorrélation ou horizon de prévision.

Temps Prévision Validation temporelle

Classification

Variable réponse catégorielle ou binaire, comme achat oui/non, défaut oui/non ou départ client oui/non.

Probabilité Seuil Performance

Valider avant d'interpréter

La validation dépend du modèle, mais l'idée générale reste la même : vérifier si le modèle est suffisamment fiable pour soutenir la conclusion proposée.

Régression

Regarder les résidus, les valeurs atypiques, la forme de la relation et la cohérence des coefficients.

Prévision

Comparer les prévisions à des observations gardées pour validation et choisir une mesure d'erreur adaptée.

Classification

Examiner la matrice de confusion, la sensibilité, la spécificité ou une autre mesure cohérente avec la décision.

Patron R général

Ce patron ne remplace pas le choix méthodologique. Il donne seulement une structure reproductible pour garder l'analyse lisible.

Structure

# Load libraries
library(tidyverse)
library(broom)

# Prepare data
donnees_modelisation <- donnees |>
  filter(!is.na(y), !is.na(x1), !is.na(x2))

# Fit model
modele <- lm(y ~ x1 + x2, data = donnees_modelisation)

# Validate and interpret
tidy(modele)
glance(modele)
augment(modele)

Conclusion prudente

Une conclusion de modélisation doit rester alignée sur la qualité des données et la méthode utilisée.

Ce que le modèle indique

Présenter le résultat principal en unités compréhensibles.

Ce que cela suggère

Relier le résultat à une décision, une comparaison ou une action possible.

Ce qu'il faut vérifier

Nommer les limites, hypothèses, données manquantes ou risques d'interprétation.