Cours 8 : Régression simple Flashcards

1
Q

Que permet la régression?

A

Prédire la valeur d’une VD à partir d’une VI

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
2
Q

Comment est le modèle utilisé dans la régression?

A

Il est linéaire : les données doivent être représentées par une droite

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
3
Q

Le bêta standardisé est tjrs égal à quoi?

A

au coefficient de corrélation

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
4
Q

Est-ce qu’on prédit souvent quelque chose avec une seule variable?

A

NON; on prédit plus en faisant une régression multiple (en ajoutant une 2e variable ou plus)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
5
Q

En quoi consiste la méthode des moindres carrés?

A

On met une droite qui est la + proche de tous les pts.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
6
Q

À quel moment peut-on considérer que c’est significatif en lien avec la droite de régression?

A

Quand la droite de régression est un meilleur prédicteur que la grande moyenne.

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
7
Q

En quoi consiste la somme des carrées totale (SST)?

A

Variance totale entre les données et la grande moyenne

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
8
Q

En quoi consiste la somme des carrées résiduelle (SSR)?

A

variance entre le modèle et les données réelles

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
9
Q

En quoi consiste la somme des carrées du modèle (SSM)?

A

différence entre le modèle et la moyenne

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
10
Q

Quelle équation peut-on faire entre SST, SSM et SSR?

A

SST = SSM + SSR

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly
11
Q

Comment peut-on évaluer le modèle de la régression simple?

A

Avec l’ANOVA (SST, SSM et SSR)

How well did you know this?
1
Not at all
2
3
4
5
Perfectly