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Chapitre 2 Le modèle de régression linéaire multiple

Comment calculer la régression linéaire multiple ?
R = 1 (n − .
1) S−1 ˜ X ˜XS−1. , c'est le cosinus de l'angle dans Rn entre Xj et le sous-espace vectoriel engendré par les variables {X1,,Xj−1,Xj+1,,Xp}.
Pourquoi le modèle de régression multiple ?
Pourquoi faire une régression multiple ? A la base, la régression multiple a pour but d'identifier les relations existantes entre plusieurs variables indépendantes ou prédictives avec une variable explicative (dite dépendante).
Quelles sont les principales caractéristiques d'un modèle de régression linéaire simple ?
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.
La régression linéaire est une technique d'analyse de données qui prédit la valeur de données inconnues en utilisant une autre valeur de données apparentée et connue.
Il modélise mathématiquement la variable inconnue ou dépendante et la variable connue ou indépendante sous forme d'équation linéaire.

Comment calculer la régression linéaire multiple ?