Analyse de régression linéaire

Cette séance de cours couvre les principes fondamentaux de lanalyse de régression linéaire, en se concentrant sur la construction de modèles, les prédicteurs, les coefficients et linterprétation des résultats. Il explique le processus de trouver des coefficients optimaux pour approximer les résultats comme une fonction linéaire des prédicteurs. La séance de cours se penche également sur la comparaison des résultats moyens, l'interprétation des paramètres ajustés et des exemples avec des prédicteurs binaires et continus. En outre, il traite de limportance de quantifier lincertitude, des transformations des prédicteurs et des résultats, et daller au-delà de la régression linéaire pour la modélisation causale. Linstructeur met laccent sur limportance des hypothèses de modèle, du centrage moyen, de la normalisation et des résultats logarithmiques dans lanalyse de régression.