Régression linéaire

Objectifs

Comprendre la construction d’un modèle de régression linéaire
Mener une étude complète de régression linéaire
Effectuer une analyse constructive des résidus
Sélectionner des variables pertinentes
Utiliser des packages du logiciel R et la librairie statsmodel sous Python

Plan

Rappels : projections orthogonales, vecteurs gaussiens et espérance conditionnelle
Le modèle de régression linéaire multiple
Le modèle de régression linéaire multiple sous hypothèse gaussienne
Validation du modèle, sélection de variables, mesure de diagnostique

Prérequis

Lois de probabilités usuelles, vecteurs gaussiens, régions de confiance, tests statistiques, algèbre matricielle, projection orthogonale