📊 𝕮𝖔𝖒𝖕𝖗𝖊𝖓𝖉𝖗𝖊 𝖑𝖊𝖘 𝕯𝖎𝖋𝖋é𝖗𝖊𝖓𝖙𝖘 𝕿𝖞𝖕𝖊𝖘 𝖉𝖊 𝕽é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 𝖊𝖓 𝕬𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊 𝖉𝖊 𝕯𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘

L'analyse de régression est un outil fondamental en science des données et en statistique pour comprendre les relations entre les variables. Il existe plusieurs types de régressions, chacune adaptée à des situations spécifiques. Voici trois types courants et leurs applications.

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous fera plaisir.

1️⃣ 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓢𝓲𝓶𝓹𝓵𝓮 : Cette méthode examine la relation entre une seule variable indépendante et une variable cible. Idéale pour détecter une relation linéaire avec un seul prédicteur.

2️⃣ 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓜𝓾𝓵𝓽𝓲𝓹𝓵𝓮 : Lorsqu'il s'agit d'analyser l'impact de plusieurs variables indépendantes sur une variable cible, la régression multiple est la solution. Elle permet de révéler des relations plus complexes.

3️⃣ 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓟𝓸𝓵𝔂𝓷ô𝓶𝓲𝓪𝓵𝓮 : Si vos données ne suivent pas une relation linéaire, la régression polynômiale peut être la clé. Elle capture les tendances non linéaires en ajoutant des termes polynômiaux au modèle, ce qui la rend idéale pour les données aux schémas plus complexes.

📌 À 𝕟𝕠𝕥𝕖𝕣 : Bien que la régression polynômiale modélise des relations courbes, elle reste une régression linéaire dans la mesure où elle est linéaire par rapport aux coefficients estimés. La distinction réside dans l'ajout de termes polynômiaux tout en conservant une estimation linéaire des coefficients.

📊 𝕍𝕚𝕤𝕦𝕒𝕝𝕚𝕤𝕒𝕥𝕚𝕠𝕟 : Ce post illustre les formules des trois types de régression. La régression simple ajuste une droite entre deux variables, la régression multiple étend ce concept à un plan ou un hyperplan dans plusieurs dimensions, tandis que la régression polynômiale adapte l'équation pour représenter une courbe qui épouse les tendances non linéaires des données.

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