Qu'est-ce que l'analyse de régression ?
L'analyse de régression estime les relations ou les liens entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle évalue la force de la connexion et le potentiel de relations futures.
Elle comprend diverses formes, y compris la régression linéaire, la régression linéaire multiple et la régression non linéaire. Les modèles de régression linéaire simple et multiple sont les plus courants. La régression non linéaire, en revanche, est appliquée lorsqu'on traite des ensembles de données complexes présentant une association non linéaire entre les variables dépendantes et indépendantes.
De nombreux professionnels préfèrent utiliser l'analyse de régression pour prédire des résultats commerciaux précis lorsqu'une proposition commerciale repose sur plusieurs facteurs. La plupart des dirigeants se tournent vers des logiciels d'analyse statistique pour effectuer ces évaluations.
Types d'analyse de régression
La technique d'analyse de régression et le choix de l'approche dépendent de plusieurs facteurs, tels que le type de variable dépendante et le nombre de variables indépendantes. Voici quelques types courants d'analyse de régression.
- Analyse de régression linéaire simple est employée pour prévoir la valeur d'une variable dépendante en fonction de la valeur connue d'une variable indépendante. La méthode ajuste une ligne droite, permettant de définir la relation entre les deux variables en estimant les coefficients dans l'équation linéaire.
- Analyse de régression multiple décrit une variable de réponse à l'aide de plusieurs variables prédictives lorsque les connexions entre les données sont plus complexes. Cette approche fonctionne mieux lorsque de fortes corrélations entre les variables indépendantes peuvent influencer la variable dépendante.
- Régression des moindres carrés ordinaires est une méthode qui estime les paramètres inconnus dans un modèle. Elle calcule le coefficient d'une équation de régression linéaire en réduisant la somme des erreurs au carré entre les valeurs réelles et prédites qu'une ligne droite représente.
- Régression polynomiale, une forme de régression linéaire multiple, entre en jeu lorsque la relation entre les points de données est non linéaire. Elle détermine la relation curvilinéaire entre les variables indépendantes et dépendantes.
- Régression logistique modélise la probabilité de la variable dépendante en fonction des variables indépendantes. Elle est utilisée lorsque la variable dépendante peut prendre l'une d'un ensemble limité de valeurs binaires (0 et 1), ce qui la rend adaptée à l'analyse de données binaires.
- Régression bayésienne est appliquée lorsque les ensembles de données sont limités ou mal distribués. Lorsque les données ne sont pas disponibles, elle utilise une distribution de probabilité pour obtenir un résultat au lieu d'estimations ponctuelles.
- Régression quantile estime des percentiles ou quantiles spécifiques d'une variable de réponse plutôt que de se concentrer uniquement sur la moyenne conditionnelle, comme dans la régression linéaire. Elle résiste à l'influence des valeurs aberrantes et ne repose pas sur des hypothèses.
- Régression ridge est une technique de régularisation qui atténue la multicolinéarité parmi les variables indépendantes ou lorsque le nombre de variables indépendantes dépasse le nombre d'observations. La multicolinéarité est un concept statistique où plusieurs variables indépendantes dans un modèle sont corrélées.
Avantages de l'analyse de régression
Utiliser l'analyse de régression pour évaluer l'impact des variables changeantes offre plusieurs avantages pour les entreprises.
- Prendre des décisions basées sur les données. Lors de la planification pour l'avenir, les entreprises s'appuient sur l'analyse de régression pour déterminer quelles variables influencent significativement les résultats.
- Reconnaître les opportunités d'amélioration. Les entreprises peuvent observer comment l'augmentation du nombre de personnes sur un projet affecte la croissance des revenus. L'analyse de régression révèle les relations entre les variables, permettant aux entreprises d'identifier des opportunités d'amélioration.
- Optimiser les processus commerciaux. Les entreprises utilisent l'analyse de régression pour améliorer l'efficacité opérationnelle. Par exemple, mener des enquêtes auprès des consommateurs avant de lancer une nouvelle ligne de produits les aide à comprendre comment divers facteurs impactent la production.
Comment mener une analyse de régression
La réalisation d'une régression linéaire implique plusieurs étapes clés pour calculer la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
Voici les principaux points à suivre :
- Collecte et préparation des données. Rassemblez les variables dépendantes et indépendantes pertinentes. Assurez-vous qu'il n'y a pas de valeurs manquantes et vérifiez les valeurs aberrantes qui pourraient affecter les résultats de l'analyse. Séparez les données en ensembles d'entraînement et de test pour évaluer la performance du modèle.
- Sélection du modèle. Décidez du type de régression linéaire. Choisissez le modèle de régression approprié en fonction des caractéristiques des données.
- Ajustement du modèle et estimation des coefficients. Dans la régression linéaire simple, ajustez une ligne droite aux données qui représente le mieux la relation entre les variables dépendantes et indépendantes. Inversement, estimez les coefficients de l'équation linéaire pour déterminer l'influence des variables indépendantes sur les variables dépendantes pour la régression linéaire multiple.
- Évaluation du modèle. Évaluez le succès pour déterminer dans quelle mesure le modèle représente les données. Analysez la signification des coefficients de régression pour comprendre l'impact de chaque variable indépendante sur la variable dépendante.
Bonnes pratiques de l'analyse de régression
Voici quelques bonnes pratiques essentielles pour garantir que les prédictions et les résultats sont proches des réels.
- Gardez les suites de tests à jour. Assurez-vous de vérifier la fonctionnalité des anciennes fonctionnalités avec les nouvelles mises à jour.
- Utilisez un cadre de test de régression. Employez des cadres de test de régression pour rationaliser les efforts de maintenance.
- Adaptez les conceptions de test. Cela devrait être déterminé par les besoins des développeurs et des testeurs.
- Mettez en œuvre des tests de régression automatisés. Économisez des ressources et accélérez la livraison grâce aux tests de régression automatisés.
- Identifiez les bugs avant le déploiement. Les tests de régression automatisés aident à détecter les bugs avant la date limite de déploiement.
- Évoluez avec une infrastructure de test basée sur le cloud. À mesure que les applications deviennent complexes, confirmez que l'infrastructure de test peut évoluer pour accueillir un nombre croissant.
Analyse de régression vs analyse de corrélation
L'analyse de régression est une technique de modélisation prédictive utilisée pour examiner la relation entre une variable cible et des variables indépendantes dans un ensemble de données. Diverses techniques d'analyse de régression sont employées en fonction de la nature linéaire ou non linéaire de la relation entre la cible et les variables indépendantes et lorsque la variable cible comprend des valeurs continues.
L'analyse de corrélation mesure la relation entre deux variables au lieu d'évaluer comment deux variables numériques s'influencent mutuellement.
En savoir plus sur la différence entre régression et corrélation et comprendre quand utiliser l'une ou l'autre.
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
