Флашкарти: Principes de la régression linéaire — 10 карти

Régression linéaire — but ?

Estimer l’effet d’une ou plusieurs VI sur une VD continue

Régression linéaire — relation cible?

Relation entre VI continue et VD continue.

Minimisation SCE — but ?

Trouver la meilleure droite adaptée aux données

Moindres carrés — but?

Minimise la somme des carrés des erreurs.

Vérifications essentielles — liste ?

Linéarité, normalité, homoscédasticité, indépendance, multicolinéarité

Hypothèses clés?

Linéarité, normalité, homoscédasticité, indépendance, absence de multicolinéarité.

R² — significance?

Part de variance expliquée par le modèle.

Coefficient β₁ — rôle?

Impact d’une unité de VI sur VD.

Contrôle multicolinéarité — outil?

VIF, tolérance.

Médiation — définition?

VI influence VD via une variable intermédiaire.