La ligne de régression linéaire avec un ajout de projection de canal d'erreur standard.
La régression linéaire vise à modéliser la relation entre deux variables en ajustant une équation linéaire aux données observées. L'une des variables est considérée comme explicative, tandis que l'autre est dépendante. Par exemple, un modélisateur pourrait vouloir établir un lien entre le poids des individus et leur taille à l'aide d'un modèle de régression linéaire.
Voici deux points essentiels à garder à l'esprit :
- La couleur de la ligne de régression linéaire ne dépend pas de la pente de la valeur de régression linéaire, mais de la pente de la valeur de régression linéaire correspondante pour le point donné.
- Le canal n'est pas un canal de régression linéaire égal : il est calculé en utilisant l'erreur standard et ne peut pas être comparé au canal de régression linéaire (sauf pour la ligne médiane).
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