La régression linéaire est une méthode statistique utilisée dans la modélisation prédictive. Il est utilisé pour déterminer la force de la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Il s'agit d'une extension de l'analyse de corrélation et peut être utilisée pour expliquer la relation entre deux ou plusieurs variables. Le modèle de régression linéaire est basé sur une équation linéaire ou polynomiale et peut être facilement mis en œuvre à l'aide d'ordinateurs.
La régression linéaire est largement utilisée dans des domaines tels que l'économie, la finance et l'ingénierie. Il peut être utilisé pour déterminer les prix d’un actif, étudier le comportement des consommateurs et identifier la demande pour un produit. En ingénierie, il peut être utilisé pour étudier la relation entre un changement de température et un changement de pression, et pour prédire si une conception particulière sera réussie.
Le processus de régression linéaire consiste à ajuster la ligne la mieux ajustée à travers les points de données donnés. Cette ligne est appelée ligne de régression et est utilisée pour faire des prédictions sur les valeurs des futurs points de données. La régression linéaire repose sur des hypothèses concernant les données qui doivent être conservées pour que le modèle fonctionne. En particulier, les erreurs doivent être normalement distribuées, les relations doivent être linéaires et aucun point d'influence ne doit être présent.
La régression linéaire est un outil extrêmement utile pour prédire les valeurs futures lorsque la relation entre les variables est linéaire. Il s’agit d’un outil accessible et puissant pour donner du sens à des données complexes. Il est également populaire auprès des statisticiens en raison de sa facilité d’utilisation et de son efficacité à faire des prédictions sur les données.
