Modele regression lineaire multiple

Il est supposé dans la régression multiple que les résidus (valeurs estimées moins observées) sont distribués normalement (c.-à-d., suivent la distribution normale). Encore une fois, même si la plupart des tests (en particulier le F-test) sont assez robustes en ce qui concerne les violations de cette hypothèse, il est toujours une bonne idée, avant de tirer des conclusions finales, pour examiner les distributions des principales variables d`intérêt. Vous pouvez produire des histogrammes pour les résidus ainsi que des diagrammes de probabilité normaux, afin d`inspecter la distribution des valeurs résiduelles. En continuant avec l`exemple «Healthy Breakfast», supposons que nous choisissiez d`ajouter la variable «Fiber» à notre modèle. Les résultats de MINITAB sont les suivants: la régression linéaire multiple (MLR) est une technique statistique qui utilise plusieurs variables explicatives pour prédire le résultat d`une variable de réponse. Le but de la régression linéaire multiple (MLR) est de modéliser la relation entre les variables explicatives et de réponse. Les estimations des moindres carrés, B0, B1, B2… BP sont généralement calculés par des logiciels statistiques. Comme de nombreuses variables peuvent être incluses dans le modèle de régression dans lequel chaque variable indépendante est différenciée par un nombre-1, 2, 3, 4… p. Le modèle de régression multiple permet à un analyste de prédire un résultat en fonction des informations fournies sur plusieurs variables explicatives. Cependant, le modèle n`est pas toujours parfaitement précis car chaque point de données peut différer légèrement du résultat prédit par le modèle. La valeur résiduelle, E, qui est la différence entre le résultat réel et le résultat prévu, est incluse dans le modèle pour tenir compte de ces légères variations.

La régression linéaire est largement utilisée dans les sciences biologiques, comportementales et sociales pour décrire les relations possibles entre les variables. Il se classe comme l`un des outils les plus importants utilisés dans ces disciplines. En supposant que nous exécutions notre modèle de régression des prix XOM via un logiciel de calcul de statistiques qui renvoie cette sortie: dans la régression linéaire, les relations sont modélisées à l`aide de fonctions de prédicteurs linéaires dont les paramètres de modèle inconnu sont estimés à partir des données. Ces modèles sont appelés modèles linéaires. [3] le plus souvent, la moyenne conditionnelle de la réponse étant donné les valeurs des variables explicatives (ou prédicteurs) est supposée être une fonction Affine de ces valeurs; moins communément, la médiane conditionnelle ou un autre quantile est utilisé. Comme toutes les formes d`analyse de régression, la régression linéaire se concentre sur la distribution de probabilité conditionnelle de la réponse en fonction des valeurs des prédicteurs, plutôt que sur la distribution de probabilité conjointe de toutes ces variables, qui est le domaine de analyse multivariée. Les professionnels du personnel utilisent habituellement des procédures de régression multiple pour déterminer la compensation équitable. Vous pouvez déterminer un certain nombre de facteurs ou de dimensions, tels que «montant de la responsabilité» (resp) ou «nombre de personnes à superviser» (No_Super) que vous estimez contribuer à la valeur d`un emploi.

L`analyste du personnel procède alors habituellement à une enquête salariale auprès d`entreprises comparables sur le marché, enregistrant les salaires et les caractéristiques respectives (c.-à-d. les valeurs sur les dimensions) pour différentes positions. Ces informations peuvent être utilisées dans une analyse de régression multiple pour créer une équation de régression de la forme: une courbe de tendance représente une tendance, le mouvement à long terme des données chronologiques après que d`autres composants ont été comptabilisés. Elle indique si un ensemble de données particulier (par exemple le PIB, les prix du pétrole ou les cours des actions) a augmenté ou diminué au cours de la période. Une ligne de tendance peut simplement être dessinée par les yeux à travers un ensemble de points de données, mais plus correctement leur position et la pente est calculée en utilisant des techniques statistiques comme la régression linéaire.