Analyse de régression

L’analyse de régression est une méthode statistique qui permet de développer un modèle mathématique pour estimer une relation entre les variables. Il est utilisé pour prédire la valeur d’une variable dépendante en fonction d’une autre variable indépendante.

Prenons l’exemple d’un ensemble de données ayant une relation linéaire forte avec un coefficient de corrélation de 0,892.

La droite de régression est la droite de régression.

L’équation algébrique de la droite de régression est connue sous le nom d’équation de régression.

Il exprime la relation entre les niveaux de dioxyde de carbone, x, la variable indépendante, et la température annuelle, y, la variable dépendante.

Ici, b₀ est l’ordonnée à l’origine et b₁ est la pente de la droite de régression.

Comme la droite de régression montre un bon ajustement, l’équation de régression peut être utilisée pour prédire la température annuelle pour, par exemple, un niveau de dioxyde de carbone de 380 ppm.

Cette valeur est mise dans l’équation de régression pour obtenir la température annuelle prévue de 14,7 degrés Celsius.