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.
Modèle mixteUn modèle mixte est un modèle statistique qui comporte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ce type de modèle est utile dans une grande variété de domaines, tels que la physique, la biologie ou encore les sciences sociales. Les modèles mixtes sont particulièrement utiles dans les situations où des mesures répétées sont effectuées sur les mêmes variables (étude longitudinale). Ils sont souvent préférés à d'autres approches telle que rANOVA, dans la mesure où ils peuvent être utilisés dans le cas où le jeu de données présente des valeurs manquantes.
Comparaison des logiciels de statistiquesLes tableaux suivants comparent l'information générale et technique pour un certain nombre de logiciels de statistiques. Information basique sur les logiciels : créateur, compagnie, licence, etc. Implémentation de l'analyse de la variance. Support pour divers méthodes de régression. Support pour diverses méthodes d'analyse de séries temporelles.
Design matrixIn statistics and in particular in regression analysis, a design matrix, also known as model matrix or regressor matrix and often denoted by X, is a matrix of values of explanatory variables of a set of objects. Each row represents an individual object, with the successive columns corresponding to the variables and their specific values for that object. The design matrix is used in certain statistical models, e.g., the general linear model.