Définition
La multicolinéarité est une situation dans laquelle il existe une forte corrélation entre les variables indépendantes dans un modèle statistique. Cela peut se produire dans un modèle de régression linéaire lorsque plusieurs variables indépendantes sont corrélées entre elles et qu'il y a donc une sorte de redondance dans les données.
Le problème de la multicolinéarité est qu'elle...En savoir plus
Les tests statistiques sont un outil indispensable dans l'analyse des données pour vérifier des hypothèses et tirer des conclusions à partir d'ensembles de données. L'un des tests les plus couramment utilisés est le test T, qui aide à évaluer si les moyennes de deux groupes diffèrent de manière statistiquement significative. R, un langage et un environnement pour le calcul statistique et les graphiques, offre...En savoir plus
Définition
Dans une régression linéaire, on essaie de modéliser une dépendance linéaire entre une variable dépendante y et une ou plusieurs variables indépendantes x. Une hypothèse importante est que les résidus (la différence entre les valeurs observées de y et les valeurs prédites de y) sont distribués normalement.
Une distribution normale des...En savoir plus
Définition
La multicolinéarité est une situation dans laquelle il existe une forte corrélation entre les variables indépendantes dans un modèle statistique. Cela peut se produire dans un modèle de régression linéaire lorsque plusieurs variables indépendantes sont corrélées entre elles et qu'il y a donc une sorte de redondance dans les données.
Le problème de la multicolinéarité est qu'elle...En savoir plus
Lorsque tu effectues une régression linéaire, tu dois également vérifier si les conditions préalables sont remplies. Les valeurs de signification (valeurs p) que tu obtiens dans la régression ne sont exactes que si les conditions de la régression sont remplies. Si les conditions ne sont pas remplies, l'interprétation correcte des valeurs p peut éventuellement poser problème.
Dans...En savoir plus
Tu dois effectuer une régression linéaire pour ton travail mais tu n'es pas sûr de savoir comment interpréter correctement les résultats ? Dans cet article, nous t'expliquons comment interpréter correctement les coefficients d'une régression linéaire.
Nous partons du principe que tu sais déjà comment effectuer une régression linéaire. Si ce n'est pas le cas, nous nous ferons un plaisir de t'aider.
Nous utilisons...En savoir plus