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. 2021Comment savoir si un modèle est linéaire ?
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".
- Comme les autres modèles de régression, le modèle de régression linéaire est aussi bien utilisé pour chercher à prédire un phénomène que pour chercher à l'expliquer.
Après avoir estimé un modèle de régression linéaire, on peut prédire quel serait le niveau de y pour des valeurs particulières de x.
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.
