Comment interpréter la régression linéaire simple ?
La régression linéaire simple est une technique statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une variable indépendante en traçant une ligne de régression qui résume au mieux la relation entre les deux variables. Pour interpréter correctement les résultats de la régression linéaire simple, il est important d'analyser le coefficient de régression, le coefficient de détermination (R carré), les résidus et les intervalles de confiance. En outre, il est essentiel de vérifier que les hypothèses de la régression linéaire simple sont satisfaites, notamment l'homoscédasticité, l'indépendance des résidus et la linéarité de la relation entre les variables. En interprétant correctement les résultats de la régression linéaire simple, il est possible de tirer des conclusions significatives sur la relation entre les variables étudiées.
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