minitest 3 Flashcards
la regression multiple cest ..
une extension de la regression simple pour plusieurs variables explicative continue
utilisation de la regression multiple
quand dune variable d’interêt est influencer par plusieurs choses en meme temps
les parametre de la regression multiple sont estimé a laide de la méthode ..
des moindres carrés
comment de pentes on peu estimer dans une regression multiples
le nombre de variable plus l’ordonner
plus la valeur de F est grande plus le modele est
significatif
2 facon de tester les pentes individuellement
comparer l’ajustement (test de f partiel)
test de T
pourquoi le R2 ne peu pas etre utiliser pour comparer des modèles avec un nombre de parametre different
car il augmente pour chaque variable ajouter
la 5em assomption de la regression multiple
variable non corréler ensemble
cest quoi le vIF
Plus le VIF est élevé, plus cette variable ajoute de l’instabilité au modèle à cause de sa colinéarité avec les autres.
en principe la meilleur stratégie pour sélectionner un modele est
exhaustive (explore route les combinaison)
difference entre la méthode par ajout et par elimination
ajout = variable indépendante
elimination = variable corréler
avantage de l’AIC et du test de lhypothese
compare des modele non imbriquer
2 désavantageasse de l’AIC
ne renseigne pas sur l’ajustement et ne fournis pas de P
on utilise AICc quand …
n/k <40
