Un intervalle de prédiction est une plage de valeurs susceptible de contenir la valeur d’une nouvelle observation unique compte tenu des paramètres spécifiés des prédicteurs. Par exemple, pour un intervalle de prédiction de 95 % de , vous pouvez être sûr à 95 % que la prochaine nouvelle observation se situera dans cette plage.
Après avoir ajusté un modèle de régression qui fournit un ajustement adéquat aux données, vous pouvez utiliser le modèle pour générer des prédictions basées sur des valeurs de prédicteurs spécifiques. Cependant, les prédictions ne sont pas aussi simples qu’une seule valeur prédite. La valeur prédite est en fait la valeur moyenne de la réponse. Comme toute moyenne, il existe une variabilité autour de cette moyenne.
Les intervalles de prédiction tiennent compte de la variabilité autour de la réponse moyenne inhérente à toute prédiction. Comme les intervalles de confiance, les intervalles de prédiction ont un niveau de confiance et peuvent être une plage bilatérale, ou une limite supérieure ou inférieure. Contrairement aux intervalles de confiance, les intervalles de prédiction prédisent la dispersion des observations individuelles plutôt que la moyenne.
Notez qu’un intervalle de prédiction est différent d’un intervalle de confiance de la prédiction. L’intervalle de prédiction est toujours plus large que l’intervalle de confiance de la prédiction en raison de l’incertitude supplémentaire impliquée dans la prédiction d’une réponse unique par rapport à la réponse moyenne.
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