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En statistique, l’équation de régression est utilisée pour déterminer l’étendue de la relation entre les ensembles de données. Il modélise les relations linéaires et les tendances entre les variables, ce qui nous permet d’expliquer ou de prédire certains résultats.
Une droite de régression fait référence à la droite qui ajuste le mieux vos données. Il représente presque une moyenne de l’endroit où tous vos points de données s’alignent. En régression linéaire, la droite de régression est une droite. Dans la régression non linéaire, la droite est représenté sous forme de courbe. Les données non linéaires et linéaires nécessitent différentes méthodes pour modéliser leur relation. Dans cet article, nous explorerons spécifiquement la régression linéaire et passerons en revue les étapes nécessaires pour arriver à une équation de régression à la main. Nous explorerons également les forces et les avantages de la modélisation de la relation entre les variables à l’aide de l’analyse de régression.
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Maintenant que nous avons compris ce qu’est l’équation de régression, jetons un coup d’œil aux étapes que nous pouvons utiliser pour arriver à une équation de régression à la main.
L’équation de régression prend la forme suivante :
Où
Y = la ou les variables dépendantes
x = la variable indépendante
b = la pente de la ligne
m = l’interception y
Procédez comme suit pour arriver à votre équation de régression :
La première étape consiste à créer un graphique de vos données. Organisez vos données dans un tableau, en décrivant clairement chaque variable séparément.
L’étape suivante consiste à utiliser l’équation suivante pour calculer votre valeur « a », également connue sous le nom d’interception y.
Utilisez l’équation suivante pour calculer votre valeur « b », également appelée pente de la ligne.
Une fois que vous avez trouvé vos valeurs ou paramètres ‘a’ et ‘b’, insérez-les simplement dans votre équation (Y =a(x) + b) pour arriver à votre équation de régression linéaire.
Voici quelques points forts de l’analyse de régression :
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Voici quelques limites de l’analyse de régression :
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Une équation de régression est utilisée en statistique pour révéler le degré de relation entre les ensembles de données. L’équation peut être utilisée pour modéliser la relation entre les variables, ce qui nous permet de prédire ou d’expliquer les résultats.
Une ligne de régression peut être décrite comme « la droite la mieux adaptée » pour un ensemble de données. Il représente une moyenne de l’endroit où tous vos points de données s’alignent.
Quelques limites de l’analyse de régression sont ;
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