La régression linéaire est un processus en mathématiques statistiques. Il donne une mesure numérique de la force d'une relation entre les variables, dont l'une, la variable indépendante, est supposée être associée à l'autre, la variable dépendante. Notez que cette relation n'est pas supposée être une relation de cause à effet - bien qu'elle puisse l'être - mais simplement une relation de corrélation.
Un exemple
Supposons que vous ayez une liste de coureurs dans une équipe d'athlétisme, ainsi que leurs journaux d'entraînement individuels et leurs temps de course de 5 km. Vous pouvez supposer que le nombre de kilomètres parcourus à l'entraînement, M, influence leurs performances au 5K, T. Avec M comme variable indépendante et T comme variable dépendante, vous pouvez tracer un graphique de T vs. M et utilisez ce graphique comme estimation visuelle pour savoir si une relation existe.
La ligne de régression
Comme pour toute droite, une droite de régression prend la forme y = ax + b, dans laquelle y est la variable dépendante, a est la pente de la ligne, x est la variable indépendante et b est le point sur l'axe des y auquel la ligne la croise.