Matériel et méthodes
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II.3.1.1 Coefficient de corrélation
Le coefficient de corrélation est la mesure spécifique qui quantifie la force de la relation linéaire
entre deux variables d'une analyse de corrélation. Le coefficient est noté r dans un rapport de
corrélation.
La formule compare la distance de chaque point de données à la moyenne et donne une mesure
de l'intensité et du sens de la relation linéaire entre deux variables. C'est ce que l'on entend
par les corrélations concernent les relations linéaires.
Le coefficient de corrélation r est une valeur sans unité comprise entre -1 et 1.
 Plus r est proche de zéro, plus la relation linéaire est faible.
 Les valeurs positives de r indiquent une corrélation positive lorsque les valeurs des deux
variables tendent à augmenter ensemble.
 Les valeurs négatives de r indiquent une corrélation négative lorsque les valeurs d'une
variable tend à augmenter et que les valeurs de l'autre variable diminuent.
 Les valeurs 1 et -1 représentent chacune les corrélations « parfaites », positive et
négative respectivement. Deux variables présentant une corrélation parfaite évoluent
ensemble à une vitesse fixe. On dit que la relation est linéaire.
 La formule de corrélation de Pearson :
Où les X et les Y sont des variables.
II.3.1.2 La racine de l'erreur quadratique moyenne RMSD
La racine de l'erreur quadratique moyenne (REQM) ou racine de l'écart quadratique moyen (en
anglais, rootmean square deviation RMSD) est une mesure fréquemment utilisée des
différences entre les valeurs (valeurs d'échantillon ou de population) prédites par un modèle
ou estimateur et les valeurs observées (ou vraies valeurs).