Chapitre II : Modélisation du risque d’introduction des espèces non-indigènes par le
biofouling des coques des navires: Cas d’étude du port d’Arzew
75
Tableau II-2. Synthèse des modèles polynomiaux générés pour les régions tempérées et tropicales (R.4.1.1)
Régions tempérées
Model
Coefficient
tvalue
Pr(>|t|)
Residua
l
standar
d error
Rsquared
AIC
ANOVA
Y=ax
a=0.827
27.35
<2×10
-16
***
36.13
0.7548
2445.924
***
Y=ax+bx
2
a=1.315
b=-4.18×10
-3
26.07
-11.09
<2×10
-16
***
<2×10
-16
***
29.48
0.8374
2347.635
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
a=1.674
b=-1.075×10
-2
c=2.27×10
-5
14.29
-5.44
3.384
<2×10
-16
***
1.31×10
-7
***
8.35×10
-4
***
28.86
0.8448
2338.31
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
+dx
4
a=1.58
b=-7.93×10
-03
c=-8.76×10
-07
d=5.68×10
-08
5.63
-1.01
-0.014
0.370
5.06×10
-8
***
0.314
0.989
0.712
28.91
0.8449
2340.171
Not
significat
e
Régions tropicales
Y=ax
a=0.1851
6.21
2.15×10
-8
***
50.14
0.3226
877.7236
***
Y=ax+bx
2
a=0.8029
b=-2.25×10
-3
8.727
-6.950
3.02×10
-13
***
8.86×10
-10
***
39.84
0.5776
840.9926
***
Y=ax+bx
2 +cx
3
a=1.668
b=-9.88×10
-3
c=1.524×10
-5
7.842
-5.637
4.417
1.77×10
-11
***
2.58×10
-7
***
3.15×10
-5
***
35.9
0.6612
824.8953
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
+dx
4
a=1.36
b=-5.057×10
-3
c=-7.088×10
-6
d=3.159×10
-8
2.908
-0.746
-0.232
0.737
4,73×10
-3
**
0.45793
0.81684
0.46354
36.01
0.6636
826.3268
Not
significat
e
Significativité: ‘***’ 0.001; ‘**’ 0.01; ‘*’ 0.05; ‘.’ 0.1 ; ‘ ‘ 1
Les coefficients d’ordre 1,2 et 3 sont clairement statistiquement significatif (P_value <0.001) alors
que la variabilité totale expliquée par les modèles est de : 75.48 %, 83.74% et 84.48%
respectivement pour les données tempérées et 32.26%, 57.76%, 66.12% pour les données
tropicales. Le test Anova pour les régressions montre que l’ajout de coefficients d’ordre supérieur
(≥4) n’a pas d’effet significatif sur la variable de réponse y (Tab.II-2). L’écart-type de l’erreur
résiduelle est plus bas pour un modèle polynomial cubique (28.86 et 35.9 respectivement pour les
données tempérées et tropicales). Ses améliorations sont bonnes pour justifier l’utilisation d’un
polynôme cubique. De même ; le critère d’information Akaike consolide le choix d’un polynôme
cubique (2338.31 et 824.8953) (Tab.II-2).
biofouling des coques des navires: Cas d’étude du port d’Arzew
75
Tableau II-2. Synthèse des modèles polynomiaux générés pour les régions tempérées et tropicales (R.4.1.1)
Régions tempérées
Model
Coefficient
tvalue
Pr(>|t|)
Residua
l
standar
d error
Rsquared
AIC
ANOVA
Y=ax
a=0.827
27.35
<2×10
-16
***
36.13
0.7548
2445.924
***
Y=ax+bx
2
a=1.315
b=-4.18×10
-3
26.07
-11.09
<2×10
-16
***
<2×10
-16
***
29.48
0.8374
2347.635
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
a=1.674
b=-1.075×10
-2
c=2.27×10
-5
14.29
-5.44
3.384
<2×10
-16
***
1.31×10
-7
***
8.35×10
-4
***
28.86
0.8448
2338.31
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
+dx
4
a=1.58
b=-7.93×10
-03
c=-8.76×10
-07
d=5.68×10
-08
5.63
-1.01
-0.014
0.370
5.06×10
-8
***
0.314
0.989
0.712
28.91
0.8449
2340.171
Not
significat
e
Régions tropicales
Y=ax
a=0.1851
6.21
2.15×10
-8
***
50.14
0.3226
877.7236
***
Y=ax+bx
2
a=0.8029
b=-2.25×10
-3
8.727
-6.950
3.02×10
-13
***
8.86×10
-10
***
39.84
0.5776
840.9926
***
Y=ax+bx
2 +cx
3
a=1.668
b=-9.88×10
-3
c=1.524×10
-5
7.842
-5.637
4.417
1.77×10
-11
***
2.58×10
-7
***
3.15×10
-5
***
35.9
0.6612
824.8953
***
Y=ax+bx
2
+cx
3
+dx
4
a=1.36
b=-5.057×10
-3
c=-7.088×10
-6
d=3.159×10
-8
2.908
-0.746
-0.232
0.737
4,73×10
-3
**
0.45793
0.81684
0.46354
36.01
0.6636
826.3268
Not
significat
e
Significativité: ‘***’ 0.001; ‘**’ 0.01; ‘*’ 0.05; ‘.’ 0.1 ; ‘ ‘ 1
Les coefficients d’ordre 1,2 et 3 sont clairement statistiquement significatif (P_value <0.001) alors
que la variabilité totale expliquée par les modèles est de : 75.48 %, 83.74% et 84.48%
respectivement pour les données tempérées et 32.26%, 57.76%, 66.12% pour les données
tropicales. Le test Anova pour les régressions montre que l’ajout de coefficients d’ordre supérieur
(≥4) n’a pas d’effet significatif sur la variable de réponse y (Tab.II-2). L’écart-type de l’erreur
résiduelle est plus bas pour un modèle polynomial cubique (28.86 et 35.9 respectivement pour les
données tempérées et tropicales). Ses améliorations sont bonnes pour justifier l’utilisation d’un
polynôme cubique. De même ; le critère d’information Akaike consolide le choix d’un polynôme
cubique (2338.31 et 824.8953) (Tab.II-2).