Analyse de régression

L'analyse de régression est un outil fréquemment utilisé en statistique. Ce qui permet d'étudier les relations entre différentes variables quantitatives. Ceci, en formulant des équations matematiques.

Vue d'une autre manière, ladite analyse est un processus ou modèle qui analyse le lien entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Ainsi, à partir de cette étude, une relation mathématique est trouvée.

Grâce aux processus de régression, il est possible de comprendre comment la variable dépendante est affectée par les changements des autres facteurs.

Applications d'analyse de régression

L'une des principales applications de l'analyse de régression est la projection avec différents scénarios. Ceci, en tenant compte du degré d'influence (en statistique, on parle de corrélation) sur la variable dépendante.

Autrement dit, l'objectif de l'analyse est de construire une fonction qui permet d'estimer la valeur future de la variable d'étude.

D'un autre point de vue, la régression permet de calculer une espérance conditionnelle (moyenne). Pour cela, les valeurs des variables indépendantes sont considérées comme données.

Il est à noter que lorsqu'une seule variable indépendante est prise en compte, on parle de régression linéaire simple. D'un autre côté, si plus de facteurs sont inclus, il s'agirait d'une régression linéaire multiple.

L'analyse de régression a des applications pour la vie quotidienne. Ceci, de l'étude des accidents de la circulation dans une certaine zone géographique à la vérification si un plan d'étude est recommandé en fonction du taux d'abandon, par exemple.

Critique de l'analyse de régression

Une critique courante de ce type de modèle de prédiction mathématique est qu'il n'est pas optimal, car il a tendance à confondre corrélation avec causalité.

Cela signifie que, par exemple, une relation mathématique peut être établie entre la croissance économique et la fréquence des précipitations dans un pays. Cependant, s'il n'y a pas de fondement théorique reliant ces variables, l'étude n'est pas pertinente car il s'agit d'une relation fallacieuse.

Exemple d'analyse de régression

Regardons un exemple très simple d'analyse de régression. Supposons qu'une entreprise veuille calculer la demande pour un certain bien.

En tant que variable indépendante, nous prendrons le prix du produit. Ainsi, l'entreprise, sur la base de ses données historiques, construit une équation comme celle-ci:

Ainsi, l'analyse de régression vise à trouver les valeurs de a (coefficient de corrélation linéaire) et b.