16. La régression linéaire (méthode des moindres carrés ordinaires - MCO)

Chaîne labellisée FNEGE. La régression permet de prédire les valeurs d'une variable Y en fonction des valeurs prises par la variable X. La nature de la relation est linéaire et il existe plusieurs limites à la réalisation de ce type de calculs. Présentation de la méthode des moindres carrés ordinaires, des calculs et de l'interprétation.
0:00 Introduction
0:12 Origine
0:29 Principe
3:02 Représentation graphique
4:06 Méthode de calcul
5:30 Enoncé de l'exercice d'application
5:55 Calculs préliminaires
6:30 Calcul de la droite de régression y=ax+b
6:43 Réalisation d'une prévision
7:05 Interprétation et limites de la méthode
ATTENTION : à 3min26, les distances des points à la droite auraient dû être tracés à la verticale.
Ce cours de statistiques bivariées s'adresse aux étudiants de L1 et de L3 de l'Ecole de Management de la Sorbonne (université Paris 1 Panthéon-Sorbonne) mais tant mieux si cela sert à d'autres personnes, bienvenue !
===== POUR LES ENSEIGNANTS =====
Vous souhaitez utiliser mes vidéos pour vos cours, super ! Voici un petit guide pédagogique à télécharger pour vous donner des idées et faciliter l'appropriation des contenus : drive.google.com/file/d/18TPa...

Пікірлер: 22

  • @EricLombardot
    @EricLombardot Жыл бұрын

    MEA CULPA ! A 3:26 les distances en rouge entre chaque point et la droite sont mal tracées : elles doivent être verticales !!! Désolé...

  • @ChaineYTXF

    @ChaineYTXF

    Жыл бұрын

    Vous confirmez mon idée. Merci.

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    Жыл бұрын

    @@ChaineYTXF désolé... j'aimerais pouvoir modifier ça 🫢

  • @ChaineYTXF

    @ChaineYTXF

    Жыл бұрын

    @@EricLombardot ce n'est pas un drame en soi😊 et ça ne change rien au reste du contenu.

  • @hichamcham3338
    @hichamcham3338 Жыл бұрын

    Merci, très bien expliqué et précis

  • @user-hw3yp2lm9y
    @user-hw3yp2lm9y Жыл бұрын

    Salut Eric! j'espère que tu vas bien! L'algorithme a jugé qu'il me fallait une petite révision des régressions linéaires et m'a suggéré ta vidéo :D Je découvre ce magnifique Channel! Bravo! je recommanderai à mes étudiants!

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    Жыл бұрын

    Ah ah ah merci Abdelhak 😄

  • @dorsafkilani69
    @dorsafkilani692 жыл бұрын

    Cest quoi la différence entre la méthode ols et fmols dols merci

  • @florence9954
    @florence99543 жыл бұрын

    Bonjour monsieur, est-ce qu’on doit ajouter epsilon à l’équation quand on fait des exercices? Et aux résultats ?

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    3 жыл бұрын

    Bonjour Florence, Non, ne le prennez pas en compte, on ne peut de toutes façons pas le chiffrer. Je vous le précisais juste pour être plus exhaustif dans mon explication.

  • @barnabegnodja3085
    @barnabegnodja30853 жыл бұрын

    merci ;mais svp c'est quoi la véritable différance entre X barre et X double barre ?

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    3 жыл бұрын

    Bonjour, Dans les deux cas, c'est la moyenne. Si on a un tableau avec uniquement la variable x, alors on utilise x barre. Par contre, si on a un tableau croisé entre X et Y, alors on note x double barre la moyenne générale des x. Par exemple, si Y peut prendre 3 valeurs : 1, 2 et 3, alors on peut calculer une moyenne de x pour y=1 (on l'appelle x barre 1). On peut aussi calculer une moyenne de x pour y=2, c'est x barre 2. On peut enfin calculer une moyenne de x pour y=3, c'est x barre 3. X double barre est la moyenne de x sur l'ensemble des individus, quelle que soit leur score sur la variable Y. Voilà, si ce n'est pas clair, je présente ça dans la vidéo 13 (analyse bivariée)...

  • @dianefernandez6238
    @dianefernandez62383 жыл бұрын

    Bonjour monsieur, je ne comprends pas comment on calcul cov (xy) avec des données brutes ?

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    3 жыл бұрын

    Bonjour Diane, Dans un tableau de données brutes de 2 variables il y a n lignes (le nombre d'individus) et 2 colonnes (X et Y). 3 étapes : 1) Ajoutez une 3ème colonne X fois Y. Vous faites la somme de la colonne et vous divisez par n, cela vous donne la "moyenne des produits". 2) Ensuite vous calculez la moyenne des X et la moyenne des Y et vous les multipliez, cela vous donne le "produit des moyennes". 3) Enfin, vous faites "la moyenne des produits" moins "le produit des moyennes" et vous obtenez... la covariance !

  • @narjesmahjoub1617

    @narjesmahjoub1617

    3 ай бұрын

    Bonjour @Eric, merci pour cette vidéo! Pourriez vous nous montrer par étapes plus détaillées comment t'as calculé les moyennes de x et y et puis les variances ? Mercii

  • @benjaminli4553
    @benjaminli45533 жыл бұрын

    Bonjour Monsieur, à 6:44 c'est pas plutôt 1h de télé par jour (c'est écrit pas semaine sur la diapo) et le 25 correspond t'il bien au nombre de roman lus l'année passée ? Merci par avance

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    3 жыл бұрын

    Bonjour Benjamin, Oui, 25 correspond au nombre de romans. Pour la télé, ce sont des heures par jour ou par semaine, j'ai confondu, il faut juste faire tout l'exercice avec l'un ou l'autre.

  • @benjaminli4553

    @benjaminli4553

    3 жыл бұрын

    @@EricLombardot D'accord, merci encore

  • @jorzydev
    @jorzydev3 жыл бұрын

    Juste monsieur qu'elle est l'intérêt d'étudier ces indicateurs si ils ne sont pas fiables ?

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    3 жыл бұрын

    Bonjour, Je me suis mal fait comprendre. Lorsque les données sont adaptées et que la causalité a du sens, analyser la corrélation est importante pour comprendre des phénomènes. J'ai sans doute trop insisté sur les précautions à prendre et le fait qu'il y avait d'autres types de liens que les liens linéraires...

  • @laurentbozzi3415
    @laurentbozzi34152 жыл бұрын

    Le graphique à la min 3:45 est faux. La distance des points à la droite n'est pas son projeté orthogonal, les traits rouges devraient être verticaux

  • @EricLombardot

    @EricLombardot

    2 жыл бұрын

    Bonjour, c'est exact, vous avez raison, les traits devraient être verticaux, je m'en suis aperçu après la mise en ligne...