Évaluation des modèles de régression linéaire

Question

J'exécute des régressions linéaires sur mes données. La justification de l'utilisation d'une régression linéaire est purement visuelle; lorsque je trace la personne dépendante par rapport aux variables indépendantes, la relation semble linéaire. Dans tous les cas, comment puis-je déterminer que le modèle est bien ajusté?

Actuellement, j'utilise $R^2$ pour mesurer si l'ajustement est "serré", et le $F$-statistiques pour voir si les variables choisies fournissent une réduction suffisante de $RSS$. Ces deux statistiques sont-elles suffisantes ou que puis-je utiliser pour évaluer le modèle?

Answer 1

L'erreur quadratique moyenne et l'erreur absolue moyenne sont également de bonnes mesures à suivre, car elles vous indiquent à quel point les prédictions de votre modèle sont bonnes.