Durée: 12 mois
Rubrique: Courtiers en énergie
La régression linéaire est une méthode quantitative essentielle utilisée en prévision économique pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Cette méthode permet de déterminer comment les modifications des variables explicatives influencent la variable à prédire.
La régression linéaire repose sur l'hypothèse que la relation entre les variables est linéaire. Elle peut s'exprimer sous la forme d'une équation:
[ Y = \beta_0 + \beta_1X_1 + \beta_2X_2 + \ldots + \beta_nX_n + \epsilon ]
Où: - ( Y ) est la variable dépendante - ( X_1, X_2, \ldots, X_n ) sont les variables explicatives - ( \beta_0 ) est l’ordonnée à l'origine - ( \beta_1, \beta_2, \ldots, \beta_n ) sont les coefficients de régression - ( \epsilon ) est le terme d'erreur
La régression linéaire est largement utilisée pour: - Prédiction de la consommation: Estimer la demande pour des produits ou services. - Analyse financière: Modéliser et prévoir les cours des actions. - Études de marché: Comprendre l'impact des facteurs démographiques sur les ventes.
La régression linéaire est un outil puissant en modélisation économique, surtout lorsqu'elle est appliquée avec des précautions appropriées quant à ses hypothèses et limites. Elle est un point de départ excellent pour toute analyse prédictive.