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Corrélation Régression Linéaire

Quelle est la différence entre corrélation et régression ?
La corrélation est une mesure statistique qui détermine l'association ou la co-relation entre deux variables.
La régression décrit comment relier numériquement une variable indépendante à la variable dépendante.
Comment interpréter les résultats d'une régression linéaire ?
Comment interpréter les valeurs P dans l'analyse de régression linéaire ? La valeur p pour chaque terme teste l'hypothèse nulle que le coefficient est égal à zéro (aucun effet).
Une faible valeur p (<0,05) indique que vous pouvez rejeter l'hypothèse nulle.
Comment interpréter un coefficient de corrélation linéaire ?
Le coefficient de corrélation linéaire, ou de Bravais-Pearson, permet de mesurer à la fois la force et le sens d'une association.
Variant de -1 à +1, il vaut 0 lorsqu'il n'existe pas d'association.
Plus ce coefficient est proche de -1 ou +1, plus l'association entre les deux variables est forte, jusqu'à être parfaite.
Plus le coefficient est proche de ‍ , plus la relation linéaire positive entre les variables est forte.
Plus le coefficient est proche de ‍ , plus la relation linéaire négative entre les variables est forte.
Plus le coefficient est proche de ‍ , plus la relation linéaire entre les variables est faible.

Quelle est la différence entre corrélation et régression ?