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Linear

Techniques de régression linéaire

La régression linéaire est une méthode utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une équation linéaire aux données observées. La création d'un modèle de régression avec des logiciels statistiques est devenue simple. Cependant, l'interprétation des résultats du logiciel et la création d'un bon modèle ne sont pas des tâches simples. Découvrez la modélisation statistique en mettant l'accent sur les modèles linéaires. Qu'est-ce qu'un modèle ? Estimation et interprétation des coefficients du modèle. Gestion des prédicteurs et des interactions continus et catégoriels. Évaluation des performances du modèle : explicatif ou prédictif. Pièges courants et meilleures pratiques. Introduction à la régression non linéaire.

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Modélisation de données catégoriques

La régression linéaire n'est pas adaptée à la modélisation de réponses binaires telles que réussite/échec, survie/décès. Découvrez le principe de la régression logistique faisant partie des modèles linéaires généralisés ainsi que ses similitudes avec la régression linéaire et ses outils spécifiques. De bonnes pratiques pour la construction de modèles et pour l'évaluation de l'adéquation des modèles sont présentées.

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