Test de corrélation et régression
Les tests de corrélation et les techniques de régression sont des outils statistiques essentiels pour analyser les relations entre les variables dans un ensemble de données. Ils permettent de mesurer la force, la direction et la nature des relations entre les variables, ainsi que de modéliser ces relations pour faire des prédictions ou des inférences.
Test de Pearson
Le test de Pearson est utilisé pour évaluer la corrélation linéaire entre deux variables continues. Il mesure la force et la direction de la relation linéaire entre les variables. Le coefficient de corrélation de Pearson varie de -1 à 1.
Test de Spearman
Le test de Spearman est une mesure de la corrélation monotone entre deux variables. Contrairement au test de Pearson, le test de Spearman ne présume pas que les données suivent une relation linéaire ni qu’elles sont normalement distribuées. Il est utilisé pour évaluer des relations qui sont monotones (soit croissantes, soit décroissantes), mais pas nécessairement linéaires.
Régression linéaire simple et multiple
- La régression linéaire est une technique statistique qui modélise la relation entre une variable dépendante (ou cible) et une ou plusieurs variables indépendantes (ou prédictives) à l’aide d’une équation linéaire. La régression linéaire peut être simple (avec une seule variable indépendante) ou multiple (avec plusieurs variables indépendantes).
- La régression linéaire multiple étend ce modèle pour inclure plusieurs variables indépendantes. Elle permet de prédire la variable dépendante en fonction de plusieurs prédicteurs.
Régression logistique
La régression logistique est une méthode utilisée lorsque la variable dépendante est binaire (par exemple, succès/échec, 0/1). Contrairement à la régression linéaire, qui prédit une valeur continue, la régression logistique prédit la probabilité que l’événement d’intérêt se produise (par exemple, la probabilité qu’un client achète un produit).