Régression linéaire simple en R | Tutoriel R 5.1 | Cours de Statistiques de Marin

Comment ajuster un modèle de régression linéaire en R, générer des résumés et une table ANOVA.

◼︎ Que contient ce tutoriel vidéo R ?

► Apprendre quand utiliser un modèle de régression et comment utiliser la fonction « lm » en R pour ajuster un modèle de régression linéaire à vos données
► Savoir produire des résumés pour votre modèle de régression en utilisant la fonction « summary » dans le logiciel R ; ces résumés incluent l’ordonnée à l’origine, la statistique de test, la valeur p et les estimations de la pente pour votre modèle de régression linéaire
► Comprendre l’erreur résiduelle : une mesure de la variation des observations autour de la droite de régression
► Savoir demander à R les attributs du modèle de régression linéaire simple en utilisant la fonction « attributes », extraire certains attributs du modèle de régression avec le signe dollar ($), ajouter une droite de régression à un graphique en R avec la fonction « abline » et modifier la couleur ou l’épaisseur de cette droite.
► Ce tutoriel R vous montrera aussi comment obtenir le coefficient du modèle de régression linéaire simple avec la fonction « coef » ou produire des intervalles de confiance pour le modèle de régression avec la fonction « confint » ; de plus, vous apprendrez à modifier le niveau de confiance en utilisant l’argument « level » dans la fonction « confint ».
► Vous découvrirez également comment générer la table ANOVA pour le modèle de régression linéaire avec la fonction « anova », explorer le lien entre la table ANOVA et le test F du résumé de régression, ainsi que la relation entre l’erreur standard résiduelle de...