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Quel modèle de régression choisir ?
La variable à expliquer (variable dépendante)
C'est le type de la variable à expliquer (Y) qui définira quelle régression utiliser.
Si Y est une variable quantitative, on utilisera la régression linéaire.
Si Y est une variable qualitative, on utilisera la régression logistique.
Comment calculer le taux de régression ?
La forme générale de la régression linéaire est la suivante : Y = a*X + b + epsilon avec a et b deux constantes.
Y est la variable à prédire, X la variable utilisée pour prédire, a est la pente de la régression et b est l'intercept, c'est-à-dire la valeur de Y lorsque X est égal à zéro.
Comment interpréter les résultats de l'analyse de régression ?
Elle peut être interprétée comme le changement de β1% du salaire induite par un changement du nombre d'années d'études d'un pourcent, toutes choses égales par ailleurs.
Notons qu'il convient de parler d'élasticité partielle puisque la régression prend en compte le sexe et l'âge de l'individu.
En effet, dans l'équation de �� chapeau égale �� plus ��, �� est la pente.
On la trouve en divisant �� par �� .
Après, quand on a la valeur de ��, on peut déterminer celle de ��, qui est l'ordonnée à l'origine ��, en calculant �� barre moins �� fois �� barre.

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