Modèles de régression
Un modèle de régression estime l’effet d’une ou plusieurs variables indépendantes sur une variable dépendante. Il s’inscrit dans un raisonnement multivarié. Le résultat le plus simple est une équation du type y = ax + b.
La régression linéaire simple croise une variable dépendante quantitative avec une seule variable indépendante. Le coefficient a mesure l’effet de la variable indépendante : chaque unité supplémentaire de x fait varier y de a unités.
Le service RH peut estimer l’effet de l’ancienneté sur le salaire par une régression linéaire. Un coefficient de 300 signifierait qu’en moyenne, chaque année d’ancienneté supplémentaire apporte 300 euros de salaire annuel.
La régression linéaire multiple et la régression logistique multiple étendent ce principe à plusieurs variables indépendantes, ou à une variable dépendante qualitative. La qualité du modèle se mesure par le R², compris entre 0 et 1.
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