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medina5 edited this page 2025-09-16 20:39:53 +02:00
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Agrégation - Régression linéaire

Note

La régression linéaire est un modèle qui cherche à établir une relation linéaire entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives.

La régression linéaire simple cherche une droite : y = a⋅x + b

  • a est la pente de la droite (slope),
  • b est l’ordonnée à l’origine (intercept).

Régression linéaire

REGR_SLOPE(y, x) Calcule la pente de la droite (a),

REGR_INTERCEPT(y, x) Calcule l’ordonnée à l’origine (b).

REGR_R2(y, x) Coefficient de détermination (entre 0 et 1), soit la qualité de l’ajustement :

  • 1 : la droite explique parfaitement les données,
  • 0 : aucun lien linéaire,

plus c’est proche de 1, plus la droite est pertinente.

REGR_COUNT(y, x) Nombre de paires (x, y) effectivement utilisées (hors NULL) pour effectuer le calcul. Équivalent à COUNT(*) mais appliqué seulement sur les deux colonnes non nulles.