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Modèles de régression linéaire

Quels sont les modèles linéaires ?
ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, la Régression linéaire, les t-test et F-test font appel à des modèles linéaires.
Quels sont les différents types de régression ?
Voir aussi
Interaction (statistiques)Régression linéaire.Régression linéaire multiple.Régression polynomiale.Régression logistique.Modèle linéaire généraliséRégression non paramétrique.Modèles de régression multiple postulés et non postulés.
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}
L'analyse de régression linéaire sert à prévoir la valeur d'une variable en fonction de la valeur d'une autre variable.
La variable dont vous souhaitez prévoir la valeur est la variable dépendante.
La variable que vous utilisez pour prévoir la valeur de l'autre variable est la variable indépendante.

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.

Modèles de régression linéaire

Quels sont les modèles linéaires ?

Quels sont les différents types de régression ?

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