La régression linéaire peut sembler un terme compliqué, mais il s'agit d'un outil pratique qui nous aide à comprendre et à prédire les relations entre deux variables.
Qu'en est-il de la régression linéaire ?
Au fond, la régression linéaire consiste à trouver la ligne qui s'ajuste le mieux à un ensemble de points sur un graphique. Cette ligne nous aide à faire des prédictions. Imaginez que vous tracez des points sur un graphique - nous cherchons à déterminer la tendance.
L'équation magique :
Chaque ligne est représentée par une fonction linéaire : Y = mX b. Où :
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Y : Ce que nous essayons de prédire (comme votre poids).
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X : Ce que nous utilisons pour faire la prédiction (comme votre taille).
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m : La pente de la ligne.
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b : Le point de départ de la ligne.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Pensez-y de la manière suivante : Si vous connaissez la taille d'un groupe de personnes et leur poids correspondant, la régression linéaire trace une ligne passant par ces points. Cette ligne nous aide à deviner le poids d'une nouvelle personne en connaissant simplement sa taille.
Exemples concrets :
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Ventes de glaces et température : Journée chaude (X), plus de ventes de glaces (Y)
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Heures d'étude et notes d'examen : Plus d'heures d'étude (X), meilleurs résultats aux examens (Y).
Le processus :
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Recueillir des données : Obtenez des informations sur les éléments que vous étudiez, comme la taille et le poids.
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Tracez la ligne : La ligne relie les points de votre graphique. Il peut s'agir d'un processus itératif ou de solutions exactes.
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Faire des prédictions : Utiliser la ligne pour prédire une chose en fonction d'une autre.
Pourquoi est-ce important ?
Prédictions ! Il nous aide à deviner les résultats sur la base de modèles existants.
Il s'agit d'une base pour une magie des données plus avancée.
Attention :
Elle fonctionne le mieux lorsque la relation est relativement directe. Si c'est un peu n'importe quoi, les choses peuvent devenir délicates.
