Régression linéaireEn statistiques, en économétrie et en apprentissage automatique, un modèle de régression linéaire est un modèle de régression qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives. On parle aussi de modèle linéaire ou de modèle de régression linéaire. Parmi les modèles de régression linéaire, le plus simple est l'ajustement affine. Celui-ci consiste à rechercher la droite permettant d'expliquer le comportement d'une variable statistique y comme étant une fonction affine d'une autre variable statistique x.
Variable ordinalevignette|Exemple de représentation d’une variable ordinale : le niveau de certification par vignette Crit'Air. En statistique, une variable ordinale est une variable catégorielle dont les modalités sont totalement ordonnées, représentant chacune un niveau dans une gradation. Ces niveaux peuvent être codées par des lettres ou des chiffres sans que ceux-ci correspondent forcément à une grandeur numérique quantifiable, par exemple pour un degré de satisfaction, un grade militaire ou un numéro de version d’un logiciel.
Ordered probitIn statistics, ordered probit is a generalization of the widely used probit analysis to the case of more than two outcomes of an ordinal dependent variable (a dependent variable for which the potential values have a natural ordering, as in poor, fair, good, excellent). Similarly, the widely used logit method also has a counterpart ordered logit. Ordered probit, like ordered logit, is a particular method of ordinal regression. For example, in clinical research, the effect a drug may have on a patient may be modeled with ordered probit regression.
Modèle probitEn statistiques, le modèle probit est un modèle de régression binomiale. Le modèle probit a été introduit par Chester Bliss en 1934. C'est un cas particulier du modèle linéaire généralisé. Soit Y une variable aléatoire binaire (i.e. prenant pour valeur 0 ou 1) et X un vecteur de variables dont on suppose qu'il influence Y. On fait l'hypothèse que le modèle s'écrit de la manière suivante : où désigne la fonction de répartition de la loi normale centrée réduite. Régression logistique Catégorie:Modèle statist
