Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste des Risques
Régression Linéaire
La régression linéaire est une technique statistique utilisée pour prédire une variable dépendante ou de réponse, en fonction d'une ou plusieurs variables indépendantes ou prédictives. Elle est basée sur l'hypothèse que le lien entre ces variables est linéaire. En d'autres termes, il est possible de tracer une ligne droite pour décrire le rapport entre ces variables.
Cette méthode statistique permet de répondre à diverses questions, telles que la prédiction des ventes en fonction du budget de publicité, l'estimation du temps de voyage en fonction de la distance et de la circulation, etc. Des formules et des algorithmes mathématiques sont utilisés pour calculer les paramètres de la ligne de régression linéaire qui minimise la somme des carrés des distances entre chaque point de données et la ligne de régression.
Il y a deux types principaux de régression linéaire: simple et multiple. La régression linéaire simple concerne une seule variable dépendante et une seule variable indépendante. La régression linéaire multiple concerne une seule variable dépendante et deux ou plus variables indépendantes.
La régression linéaire utilise l'équation de la droite y = mx+b
, où y
est la variable dépendante que nous essayons de prédire, m
est la pente de la ligne (le coefficient de la variable indépendante), x
est la variable indépendante, et b
est la constante d'intersection.
La pertinence de la régression linéaire dépend de la nature des données. Si une relation linéaire n'est pas observée dans les données, la régression linéaire peut ne pas être une approche de modélisation appropriée.