Graphique des résidus par rapport aux valeurs ajustées (Residuals vs Fitted values plot)

Application

# Soit m le modèle de régression
par(mfrow=c(1,1))
plot(m)

Interprétation

Lorsque les données sont dispersées aléatoirement autour de l'axe horizontal, cela suggère la linéarité du modèle.

Exemple

Voici nos données et notre fichier d'analyse:

Importons nos données:

df <- read.csv("residuals-vs-fitted-values-plot.csv")

Créons ensuite le modèle de régression à tester:

m <- lm(score ~ predicteur, data=df)

Puis, réalisons notre graphique:

par(mfrow=c(1,1))
plot(m, col="darkblue")

Les données formant ici une courbe bien visible, nous pouvons affirmer que le modèle n'est pas linéaire.

library(lmtest)
raintest(m)