Que signifie "Régression Linéaire"?
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La régression linéaire, c’est une méthode pour comprendre la relation entre différentes choses. C’est un peu comme tracer une ligne droite à travers des points sur un graphique pour voir comment une chose change quand une autre change. Par exemple, si on veut savoir comment le prix d’un produit peut changer selon sa qualité, la régression linéaire nous aide à voir ce lien.
Comment ça marche ?
Dans la régression linéaire, on collecte des données sur deux choses ou plus et on essaie d'ajuster une ligne qui représente au mieux leur relation. La ligne montre la tendance ou le motif. Si on a des points de données qui montrent combien d'heures les gens ont travaillé et combien d'argent ils ont gagné, la régression linéaire peut nous aider à prédire combien quelqu'un pourrait gagner en fonction du nombre d'heures qu'il a travaillées.
Pourquoi c'est important ?
La régression linéaire est importante parce qu'elle offre un moyen simple de faire des prédictions. Les entreprises l’utilisent pour prévoir les ventes, comprendre le comportement des clients et prendre des décisions basées sur des données. Ça aide dans divers domaines, comme la finance, la santé et le marketing, ce qui en fait un outil utile pour beaucoup de gens.
Limitations
Bien que la régression linéaire soit utile, elle a ses limites. Elle suppose que la relation entre les choses étudiées est droite et ne prend pas en compte des relations plus complexes. Parfois, les situations réelles ne sont pas si simples, donc d'autres méthodes peuvent être nécessaires pour mieux comprendre.