La régression linéaire est une méthode d’analyse statistique qui permet de modéliser la relation entre une variable indépendante (X) et une variable dépendante (Y). L’objectif est de trouver une droite qui minimise l’écart entre les valeurs observées et les valeurs prédites.
Elle repose sur une équation simple :
Y=aX+bY = aX + b
a est le coefficient directeur (ou pente),
b est l’ordonnée à l’origine (valeur de Y quand X = 0).
Cette droite est appelée droite de régression.
Elle est très utile pour :
Prévoir des tendances (ex : évolution du chiffre d’affaires),
Analyser l’influence d’une variable sur une autre (ex : impact du budget publicitaire sur les ventes),
Modéliser des données dans le cadre d’un algorithme de machine learning supervisé.
C’est l’un des modèles de prédiction les plus simples, mais aussi l’un des plus utilisés.
Pour qu’une régression linéaire soit fiable, certaines conditions doivent être respectées :
Linéarité : la relation entre les variables doit être linéaire,
Homoscédasticité : la variance des résidus doit être constante,
Indépendance des erreurs,
Normalité des résidus.
Ces critères sont vérifiés à l’aide d’outils comme le coefficient de détermination R², ou des graphiques de dispersion.
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La régression linéaire est un modèle statistique utilisé pour analyser la relation entre deux variables. Elle permet de prédire une valeur numérique à partir d’une autre, en traçant une droite d’ajustement. C’est une technique très utilisée en data science, en marketing prédictif ou encore dans l’analyse financière.
Quelle est la différence entre régression linéaire simple et multiple ?
La régression linéaire simple n’utilise qu’une seule variable explicative, tandis que la régression multiple en utilise plusieurs.
Comment interpréter le coefficient de régression ?
Il indique l’effet d’un changement de 1 unité de X sur Y. S’il est positif, Y augmente avec X, et inversement.
Peut-on utiliser Excel pour faire une régression linéaire ?
Oui, Excel permet de créer des régressions linéaires via les outils de graphique ou l’analyse de données.
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