Modele de correlation

February 17, 2019
jvarela
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Pour résumer, la corrélation est une belle première étape à l`exploration des données avant d`entrer dans une analyse plus sérieuse et de sélectionner la variable qui pourrait être d`intérêt (de toute façon il produit toujours sexy et facile à interpréter les graphiques qui rendra votre superviseur heureux), puis l`étape suivante est de modéliser la relation variable et les modèles les plus basiques sont la régression linéaire bivariée qui met la relation entre la variable de réponse et la variable de prédicteur dans l`équation et le teste en utilisant la fonction Summary et ANOVA (). Étant donné que la régression linéaire fait plusieurs hypothèses sur les données avant d`interpréter les résultats du modèle, vous devez utiliser le tracé de fonction et regarder si les données sont normalement distribuées, que la variance est homogène (aucun motif dans le diagramme de valeurs ajustées ) et, si nécessaire, supprimer les valeurs aberrantes. L`étape suivante sera l`utilisation de plusieurs prédicteurs et la recherche de modèles linéaires généralisés. Avant de crier «Eureka», nous devrions d`abord vérifier que les hypothèses modèles sont remplies, en effet les modèles linéaires font quelques hypothèses sur vos données, la première est que vos données sont normalement distribuées, la deuxième est que la variance en y est homogène sur tous les x valeurs (parfois appelées homocédasticité) et l`indépendance, ce qui signifie qu`une valeur y à une certaine valeur x ne doit pas influencer d`autres valeurs y. pandas prend également en charge la mise en évidence des méthodes pour les tables, il est donc plus facile de voir des corrélations élevées et basses. Il est important de comprendre les corrélations possibles dans vos données, en particulier lors de la création d`un modèle de régression. Les prédicteurs fortement corrélés, phénomène appelé multicolinéarité, provoquera des estimations de coefficient moins fiables. Voici un exemple de calcul de la corrélation de Pearson sur nos données et l`utilisation d`un dégradé de couleurs pour formater la table résultante: dans l`équation de régression, y est toujours la variable dépendante et x est toujours la variable indépendante. Voici trois façons équivalentes de décrire mathématiquement un modèle de régression linéaire. Le terme «corrélation» désigne une relation ou une association mutuelle entre les quantités.

Dans presque toutes les affaires, il est utile d`exprimer une quantité en termes de sa relation avec les autres. Par exemple, les ventes peuvent augmenter lorsque le service marketing dépense plus sur les publicités télévisées, ou le montant moyen d`achat d`un client sur un site Web de commerce électronique peut dépendre d`un certain nombre de facteurs liés à ce client. Souvent, la corrélation est la première étape pour comprendre ces relations et par la suite construire de meilleurs modèles d`affaires et statistiques. Il existe une merveilleuse méthode intégrée pour vérifier tout cela avec des modèles linéaires: la statistique t pour la signification de la pente est essentiellement un test pour déterminer si le modèle de régression (équation) est utilisable. Si la pente est significativement différente de zéro, nous pouvons utiliser le modèle de régression pour prédire la variable dépendante pour n`importe quelle valeur de la variable indépendante.