Régression linéaire simple — définition ?
Modèle expliquant Y par X avec Y = aX + b + ε.
Coefficient de régression — rôle ?
Indique l’effet attendu de X sur Y.
Constante b — signification ?
Valeur de Y quand X=0.
Résidu — définition ?
Différence entre valeur observée et prédite de Y.
Coefficient de corrélation — valeur ?
Mesure la force et la direction de la relation linéaire.
Test de corrélation — hypothèses ?
H0 : r=0, H1 : r≠0.
p-value — seuil classique ?
Inférieure à 5%, relation significative.
R² — rôle ?
Proportion de variance expliquée par X.
Vérification préalable — étape cruciale ?
Tester la significativité de r avant régression.
Interprétation du coefficient a — effet ?
Variation de Y pour une unité d’X.
Interprétation de b — quand X=0 ?
Valeur prédite de Y quand X=0.
Validation du modèle — étape clé ?
Vérifier normalité et amplitude des résidus.
Test de Shapiro-Wilk — objectif ?
Vérifier la normalité des résidus.
Régression linéaire multiple — définition ?
Modèle avec plusieurs X pour expliquer Y.
Variables explicatives — rôle ?
Facteurs influençant Y dans le modèle.
Multicolinéarité — problème ?
Variables explicatives fortement corrélées, instabilité des coefficients.
VIF — indication ?
Mesure la colinéarité ; VIF >10 problématique.
Régression logistique — variable dépendante ?
Variable binaire (0/1).
Logit — définition ?
Logarithme du rapport p/(1-p), modélise la probabilité.
Matrice de confusion — utilité ?
Évalue la performance du modèle de classification.
Communautés Louvain — objectif ?
Détecter groupes cohérents en maximisant la modularité.
Modularité — signification ?
Qualité de la partition en communautés.
Testez vos connaissances avec un QCM de 11 questions sur Analyse des réseaux et modélisation statistique.
1. Qu'est-ce que la régression linéaire simple ?
2. Qui est crédité de la formulation de l'hypothèse nulle utilisée dans le test de significativité du coefficient de corrélation?
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