Mugnsoft

A propos de l'offre d'analyse de vos données

Nous accompagnons votre équipe marketing et commerciale à gagner de nouveaux clients en leur proposant des actions concrètes issues des données comportementales de vos clients injectées dans notre modèle d'analyse comportementale

Bienvenue

Attendez une minute… qu’est-ce que la régression linéaire ?

L’analyse de régression linéaire sert à prévoir la valeur d’une variable en fonction de la valeur d’une autre variable. La variable dont vous souhaitez prévoir la valeur est la variable dépendante. La variable que vous utilisez pour prévoir la valeur de l’autre variable est la variable indépendante.
Ce type d’analyse estime les coefficients de l’équation linéaire, impliquant une ou plusieurs variables indépendantes, qui estiment le mieux la valeur de la variable dépendante. La régression linéaire consiste en la détermination d’une droite ou d’une surface qui réduit les écarts entre les valeurs de sortie prévues et réelles. Il existe des calculatrices de régression linéaire simple qui utilisent une méthode des moindres carrés pour découvrir la ligne la mieux adaptée pour un ensemble de données appariées. La valeur de X (variable dépendante) est ensuite estimée à partir de Y (variable indépendante).

Pourquoi la régression linéaire

L’importance de la régression linéaire

Linear-regression models are relatively simple and provide an easy-to-interpret mathematical formula that can generate predictions. Linear regression can be applied to various areas in business and academic study.
You’ll find that linear regression is used in everything from biological, behavioral, environmental and social sciences to business. Linear-regression models have become a proven way to scientifically and reliably predict the future. Because linear regression is a long-established statistical procedure, the properties of linear-regression models are well understood and can be trained very quickly.

Hypothèses fondamentales d’une régression linéaire efficace

Hypothèses à prendre en compte pour obtenir une analyse de régression linéaire performante :

  • Pour chaque variableNombre de cas valides, moyenne et écart type.
  • Pour chaque modèleCoefficients de régression, matrice de corrélation, corrélations partielles et semi-partielles, R multiple, R2, R2 ajusté, variation de R2, erreur standard de l’estimation, tableau d’analyse de variance, valeurs prévues et résidus. Egalement, intervalles de confiance de 95% pour chaque coefficient de régression, matrice variance-covariance, facteur d’inflation de la variance, tolérance, test de Durbin-Watson, mesures de distance (valeurs de Mahalanobis, de Cook et valeurs levier), variation de la variable beta, différence du degré d’ajustement, intervalles de prévision et informations de diagnostic des cas.
  • DiagrammesDiagrammes de dispersion, diagrammes partiels, histogrammes et diagrammes de probabilité normaux.
  • DonnéesLes variables dépendantes et indépendantes doivent être quantitatives. Les variables catégorielles, telles que la religion, le principal domaine d’études ou le pays de résidence, doivent être recodées en variables binaires (fictives) ou en d’autres types de variables de contraste.
  • Autres hypothèsesPour chaque valeur de la variable indépendante, la distribution de la variable dépendante doit être normale. La variance de la distribution de la variable dépendante doit être constante pour toutes les valeurs de la variable indépendante. La relation entre la variable dépendante et chaque variable indépendante doit être linéaire et toutes les observations doivent être indépendantes.
notre mission

Afin de réussir notre mission, nous proposons

Integration sur site

Nous apportons notre expertise pour mettre en place et déployer notre solution sur site en surmontant tout défi auquel vous pourriez être confronté.

Consulting

Que ce soit pour vous aider dans la construction de scénarios ou pour configurer des paramètres spécifiques, nos ingénieurs sont là pour vous aider et trouver des solutions.

Support technique

Nous vous tenons au courant des nouvelles versions et notre meilleure équipe d’assistance vous aidera à résoudre tout problème que vous pourriez rencontrer.

fr_FRFrançais