regression Archives - Statistical Solutions by Creascience

Linear Regression Modelling Techniques

The linear regression is a method used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables by fitting a linear equation to observed data. Building a regression model with stats packages has become straightforward. However, interpreting the software output and building a good model are no simple tasks. Learn about statistical modeling with a focus on linear models. What is a model? Estimating and interpreting model coefficients. Dealing with continuous and categorical predictors and interactions. Evaluating model performance: explanatory vs. predictive. Common pitfalls and best practices.

Techniques de modélisation: la régression linéaire

La régression linéaire est une méthode utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes en ajustant une équation linéaire aux données observées. La création d'un modèle de régression avec des logiciels statistiques est devenue simple. Cependant, l'interprétation des résultats du logiciel et la création d'un bon modèle ne sont pas des tâches simples. Découvrez la modélisation statistique en mettant l'accent sur les modèles linéaires. Qu'est-ce qu'un modèle ? Estimation et interprétation des coefficients du modèle. Gestion des prédicteurs et des interactions continus et catégoriels. Évaluation des performances du modèle : explicatif ou prédictif. Pièges courants et meilleures pratiques.

Regression Modelling Techniques for Categorical Data

Linear regression is inappropriate to model binary responses such as pass/fail, survived/died. Learn the principle of logistic regression part of the Generalized Linear Models along with its similarities with linear regression and its specific tools. Good practices for model-building and for assessing model goodness-of-fit are presented.

Modélisation de données catégoriques

La régression linéaire n'est pas adaptée à la modélisation de réponses binaires telles que réussite/échec, survie/décès. Découvrez le principe de la régression logistique faisant partie des modèles linéaires généralisés ainsi que ses similitudes avec la régression linéaire et ses outils spécifiques. De bonnes pratiques pour la construction de modèles et pour l'évaluation de l'adéquation des modèles sont présentées.

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