𝕸𝖆î𝖙𝖗𝖎𝖘𝖊𝖗 𝖑𝖆 𝖉𝖎𝖋𝖋é𝖗𝖊𝖓𝖈𝖊 𝖊𝖓𝖙𝖗𝖊 𝖈𝖔𝖗𝖗é𝖑𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖊𝖙 𝖗é𝖌𝖗𝖊𝖘𝖘𝖎𝖔𝖓 : 𝖑'𝖊𝖘𝖘𝖊𝖓𝖙𝖎𝖊𝖑 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖊𝖘 𝖆𝖓𝖆𝖑𝖞𝖘𝖊𝖘 𝖉𝖊 𝖉𝖔𝖓𝖓é𝖊𝖘 𝖕𝖊𝖗𝖈𝖚𝖙𝖆𝖓𝖙𝖊𝖘

Comprendre la différence entre corrélation et régression est primordial en analyse de données. Bien que ces deux concepts explorent les relations entre variables, ils ont des objectifs différents et sont souvent confondus.

✔️ 𝓒𝓸𝓻𝓻é𝓵𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷

La corrélation mesure la force et la direction d'une relation linéaire entre deux variables. Elle offre un aperçu rapide de la façon dont les variations d'une variable peuvent être associées aux variations d'une autre, et sert souvent de premier indicateur avant d'approfondir l'analyse.

✔️ 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 La régression va plus loin en modélisant la relation, permettant ainsi de prédire la valeur d'une variable en fonction d'une ou plusieurs autres. Il est important de noter que dans une régression simple (un prédicteur), le coefficient bêta entièrement standardisé équivaut au coefficient de corrélation. Autant la corrélation que la régression mesurent des associations, et non la causalité.

❌ 𝓐𝓽𝓽𝓮𝓷𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓪𝓾𝔁 𝓬𝓸𝓷𝓯𝓾𝓼𝓲𝓸𝓷𝓼 Confondre corrélation et régression peut mener à des conclusions erronées, comme prendre une association pour une causalité. Cette erreur peut fausser vos décisions basées sur les données et compromettre la validité de votre analyse. Prédire une variable à partir d'une autre indique une relation, mais n'implique pas nécessairement une causalité, sauf si le design de l'étude le justifie explicitement.

❌ 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗰𝗼𝗿𝗿é𝗹𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 𝘀𝗲𝘂𝗹𝗲 Se fier uniquement à la corrélation, sans en comprendre les limites, peut vous faire passer à côté de relations plus complexes que seule une analyse de régression peut révéler.

Dans la visualisation présentée, on observe un nuage de points illustrant la relation entre la puissance (HP) et la consommation en miles par gallon (MPG) dans le jeu de données mtcars. Les points bleus représentent la corrélation entre HP et MPG, montrant comment ces deux variables évoluent ensemble, tandis que la ligne de régression en pointillés orange prédit la consommation (MPG) en fonction de la puissance (HP).

🔹 𝓔𝓷 𝓡: Utilisez 𝗴𝗴𝗽𝗹𝗼𝘁𝟮 pour créer des visualisations riches comme celle présentée. La fonction 𝗴𝗲𝗼𝗺_𝗽𝗼𝗶𝗻𝘁() trace les points de données, tandis que 𝗴𝗲𝗼𝗺_𝘀𝗺𝗼𝗼𝘁𝗵(𝗺𝗲𝘁𝗵𝗼𝗱 = "𝗹𝗺") ajoute la ligne de régression.

🔹 𝓔𝓷 𝓟𝔂𝓽𝓱𝓸𝓷 : La bibliothèque 𝘀𝗲𝗮𝗯𝗼𝗿𝗻 offre des fonctionnalités similaires. Utilisez 𝐬𝐧𝐬.𝐬𝐜𝐚𝐭𝐭𝐞𝐫𝐩𝐥𝐨𝐭() pour le nuage de points 𝐞𝐭 𝐬𝐧𝐬.𝐫𝐞𝐠𝐩𝐥𝐨𝐭() pour ajouter la ligne de régression.

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