| Un modèle général de régression linéaire
multiple comprenant p variables s'écrit comme suit:
Yi = b0+b1X1+b2X2+...+bPXP+ui
où i = 1,2,...,n
avec Yi : variable expliquée (à
expliquer)
Xi
: variable explicative
bi
: paramètres à estimer
ui
: erreur aléatoire non observable
La méthode de régression multiple va estimer les
paramètres bi . La première chose à effectuer
étant de tester la validité du modèle à travers
l'analyse des résidus.
L'équation de régression linéaire multiple est
de la forme :
Y = b0+b1 X1 + b2 X2 +...+ bi Xi
Cette équation nous donne les estimations des
paramètres bi, c'est-à-dire les coefficients des
régresseurs, calculés à travers la Méthode des
Moindres Carrés Ordinaires qui consiste à minimiser
la somme des carrés des résidus.
De manière générale, chaque bi est interprété
comme l'accroissement de Y correspondant à
l'accroissement d'une unité de Xi lorsque toutes les
autres variables sont maintenues constantes.
Le signe de chaque coefficient permet de connaître
le sens de variation entre Y et Xi.
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