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1 – Les études de régression

Les régressions permettent de valider une corrélation tout en permettant d’identifier l’équation qui relie les données et ainsi de prédire les comportements.

3 – Les régressions monotones

Dans de nombreux cas, nous avons des corrélations claires et pour autant, nous ne savons pas les quantifier car elles sont non linéaires.

4 – Les régressions multiples

Un phénomène a rarement une seule cause racine. Souvent nous sommes confrontés à une multitude de paramètres ayant une influence plus ou moins forte sur le résultat. C’est tout l’enjeu des régressions multiples.

5 – La régression logistique

La régression logistique est un modèle mathématique permettant de définir un modèle de régression lorsque la variable à expliquer Y est qualitative. 

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