Régression linéaire : notions de base et interprétation géométrique

Cette séance de cours couvre les bases de la régression linéaire, en se concentrant sur la régression linéaire gaussienne avec une seule covariable. L'instructeur explique le concept de réponse et les variables explicatives, en soulignant l'importance de comprendre la linéarité des paramètres. La séance de cours se penche sur la matrice de conception, l'estimation des moindres carrés et l'interprétation géométrique de la régression linéaire. Divers exemples sont utilisés pour illustrer les concepts, y compris la relation entre les variables et la projection des points de données observés sur un hyperplan. Linstructeur discute également des hypothèses et des implications des matrices de rang complet dans lanalyse de régression linéaire.