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E |
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Erreur standardMesure de la précision des coefficients estimés. Une petite erreur standard indique une estimation plus précise. | |
F |
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F-statisticTest global pour évaluer si le modèle de régression, dans son ensemble, explique une part significative de la variance de la variable dépendante. | |
H |
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HomoscédasticitéHypothèse selon laquelle la variance des erreurs est constante pour toutes les valeurs des variables indépendantes. | |
I |
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Indice VIFVariance Inflation Factor : Indicateur utilisé pour détecter la multicolinéarité dans un modèle. | |
M |
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MulticolinéaritéSituation où deux ou plusieurs variables indépendantes sont fortement corrélées. | |
N |
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Normalité des erreursHypothèse que les erreurs suivent une distribution normale. | |
R |
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Régression linéaire multipleModèle étendant la régression simple pour inclure plusieurs variables indépendantes. | |
Régression linéaire simpleMéthode statistique pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une seule variable indépendante. | |
T |
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t-statisticRapport entre le coefficient estimé et son erreur standard. Utilisée pour tester si un coefficient est significativement différent de zéro. | |
Test de Breusch-PaganTest statistique pour détecter l’hétéroscédasticité dans un modèle de régression. | |