Régression linéaire : bases et applications

Cette séance de cours couvre les fondamentaux de la régression linéaire, en se concentrant sur la méthode des moindres carrés pour approximer une ligne qui correspond le mieux à un ensemble de points de données. L'instructeur explique comment déterminer les paramètres a et b dans l'équation y = ax + b, illustrant le processus avec des exemples et discutant du concept des résidus. La séance de cours s'inscrit également dans la forme d'équation normale et l'importance de l'analyse de régression dans la modélisation statistique.