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1 Nature des variables 2 Corrélation versus régression : exemples 3 Conditions d'application II Coefficient de corrélation III Régression linéaire simple
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Pour la régression avec constante Relation entre la pente et le coefficient de corrélation linéaire y xayxa bxaxy
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Tracer le nuage de points et estimer le coefficient de corrélation linéaire 2 Etablir la droite de régression correspondant `a ce probl`eme et tracer cette droite
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Liaison linéaire entre 2 variables quantitatives gaussiennes: on parlera de corrélation linéaire simple, ce qui sera développé ici; • Intensité de la relation liant 1
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le plus élémentaire, la régression linéaire simple où une variable X est ex- pliquée (8) Coefficient de détermination R2 ou carré du coefficient de corrélation
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5 1 2 Le modèle de régression linéaire simple (Figure 3) et calculer le cœfficient de corrélation linéaire entre ces deux variables : Pearson Correlation
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Régression linéaire simple 3 Estimation des param`etres 4 Intervalles de confiance et tests 5 Analyse des résidus 6 Corrélation MTH2302D: régression
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On cherche à modéliser la relation entre deux variables quantitatives continues Un modèle de régression linéaire simple est de la forme suivante : y = β0 + β1x
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modèle de régression linéaire simple de la définition 1 peut encore s'écrire de On peut aussi voir R2 comme le carré du coefficient de corrélation empirique
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