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Le Modèle de Régression Linéaire Simple

C'est quoi un modèle de régression ?
En statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives.
Quels sont les modèles linéaires ?
ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, la Régression linéaire, les t-test et F-test font appel à des modèles linéaires.
Quel est le principe d'une régression linéaire ?
La régression linéaire utilise une technique d'estimation choisie, une variable dépendante et une ou plusieurs variables explicatives pour former une équation linéaire estimant les valeurs de la variable dépendante.
Ceci en supposant qu'il existe une relation de causalité entre les deux variables._{1 oct. 2021}
Le modèle linéaire déterministe régissant ces deux variables est donné par l'équation suivante : y = β0 + β1x où les coefficients1 β0 et β1 sont respectivement l'ordonnée à l'origine et la pente de la droite et c'est pour cette raison que l'on parle de modèle "linéaire".

Modèle de régression linéaire : modèle le plus simple qui exprime la relation entre Y et X à l'aide une fonction linéaire. Graphiquement, la relation est représentée par une droite d'équation y = b0 + b1x.

Le Modèle de Régression Linéaire Simple

C'est quoi un modèle de régression ?

Quels sont les modèles linéaires ?

Quel est le principe d'une régression linéaire ?