Johns Hopkins University
Quantifier les relations à l'aide de modèles de régression

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Johns Hopkins University

Quantifier les relations à l'aide de modèles de régression

Jennifer Bachner, PhD

Instructeur : Jennifer Bachner, PhD

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Modèle linéaire général
  • Catégorie : Régression linéaire
  • Catégorie : Analyse statistique

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Il y a 4 modules dans ce cours

Bien que les graphiques soient utiles pour visualiser les relations, ils ne fournissent pas de mesures précises des relations entre les variables. Supposons que vous souhaitiez déterminer comment un résultat intéressant est susceptible de changer si l'on modifie une variable connexe. Pour répondre à cette question, il faut plus qu'un simple diagramme de dispersion. Que devez-vous faire, par exemple, si vous voulez calculer si la qualité de l'air change lorsque les émissions des véhicules diminuent ? Ou si vous voulez calculer comment le comportement d'achat des consommateurs change lorsqu'une nouvelle politique fiscale est mise en œuvre ? Pour calculer ces effets prévus, nous pouvons utiliser un modèle de régression. Ce module présente d'abord la corrélation comme un premier moyen de mesurer la relation entre deux variables. Le module abordera ensuite l'erreur de prédiction en tant que cadre d'évaluation de la précision des estimations. Enfin, le module présentera le modèle de régression linéaire, un outil puissant que nous pouvons utiliser pour développer des mesures précises de la manière dont les variables sont liées les unes aux autres.

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Maintenant que vous maîtrisez les bases de l'analyse de régression, l'étape suivante consiste à examiner comment évaluer et modifier un modèle de régression de base. Ce module vous présentera une mesure courante de l'adéquation du modèle et les trois hypothèses de base de l'analyse de régression. En outre, nous explorerons les circonstances particulières d'une analyse de régression avec une variable de traitement binaire (ou factice). Les variables muettes, qui prennent deux valeurs, sont fréquemment utilisées en statistique. Comprendre comment utiliser et interpréter les variables muettes constitue une base pour développer un modèle de régression multivarié, que nous aborderons dans le module suivant.

Inclus

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Le modèle de régression à deux variables est un élément essentiel des statistiques, mais il est généralement insuffisant dans la pratique en tant que modèle utile pour l'inférence descriptive, causale ou prédictive. En effet, de multiples variables influencent généralement une dynamique particulière. Que vous modélisiez le comportement politique, les processus environnementaux ou les résultats d'un traitement médicamenteux, il est presque toujours nécessaire de prendre en compte des influences multiples sur un résultat d'intérêt. Ce module présente le modèle multivarié de l'analyse de régression et explique comment interpréter et évaluer les résultats d'une analyse multivariée.

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Une fois que vous aurez maîtrisé le modèle multivarié des MCO, vous serez prêt à vous familiariser avec un large éventail de techniques de modélisation de la régression. N'oubliez pas que les chercheurs doivent toujours utiliser les outils de modélisation qui leur permettent le mieux de répondre à la question posée. Ce module se concentre sur deux outils en particulier, les termes d'interaction et les modèles pour les variables dépendantes binaires. Gardez toutefois à l'esprit qu'il existe de nombreux outils de modélisation de la régression que vous pouvez apprendre et mettre en œuvre en fonction de la question de recherche à laquelle vous essayez de répondre. Une fois que vous aurez acquis une solide compréhension des bases de la régression, vous devriez vous sentir capable d'élargir cette base de connaissances au fur et à mesure que vous progressez en tant que producteur et consommateur d'analyses.

Inclus

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant
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Jennifer Bachner, PhD
Johns Hopkins University
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