Qu'est-ce que régression linéaire ?

La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour étudier la relation entre une variable indépendante et une variable dépendante continue. Elle permet de modéliser la relation entre ces deux variables sous la forme d'une équation où la variable dépendante est prédite en fonction de la variable indépendante.

Cette méthode est largement utilisée en sciences sociales, économie, biologie, physique et bien d'autres domaines afin de prédire des valeurs futures de la variable dépendante en fonction de la variable indépendante. Elle peut également être utilisée pour déterminer l'importance relative de différents facteurs qui influencent une variable dépendante donnée.

Le principal objectif de la régression linéaire est de trouver une droite qui minimise la distance entre tous les points et la droite. Cette droite est appelée "droite de régression" et représente la relation linéaire entre les deux variables étudiées. Les outils mathématiques tels que les matrices et les vecteurs sont utilisés pour calculer les coefficients de la droite de régression.

La régression linéaire est une technique relativement simple et intuitive, mais elle doit être utilisée avec précaution car elle suppose que la relation entre les variables est linéaire et qu'il n'y a pas d'autres variables importantes qui influencent la variable dépendante. De plus, elle peut être sensible aux données aberrantes et aux valeurs manquantes.