Limites de confiance: concepts clés et analyse des écarts

Cette séance de cours couvre les hypothèses clés en régression linéaire, y compris les erreurs normalement distribuées et les erreurs indépendantes de X. Il explique également les contraintes sur les erreurs et l'importance de la distribution normale des résidus. La variance des paramètres de régression et la preuve de variance pour les coefficients de régression sont discutées, ainsi que le test T pour les paramètres d'interception et de pente. La séance de cours se termine par des intervalles de confiance pour les paramètres d'interception et de pente, soulignant la signification de ces limites dans l'analyse de régression.