La régression linéaire est une méthode statistique fondamentale utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Elle permet de prédire la valeur de la variable dépendante en fonction des valeurs des variables indépendantes, en supposant une relation linéaire. Cette technique est d’une importance capitale dans de nombreux domaines académiques, notamment l’économie, la sociologie, l’ingénierie et la biologie, pour l’analyse de données, la prévision et l’inférence causale. Des concepts connexes tels que l’analyse de variance (ANOVA), les moindres carrés ordinaires (OLS), les coefficients de régression, l’ajustement du modèle (R-squared), et l’analyse des résidus sont essentiels pour une compréhension approfondie. La régression multiple, la régression polynomiale et la régression logistique sont des extensions courantes de la régression linéaire simple. Dans cette section de notre site, nous mettons à votre disposition une bibliothèque complète comprenant les derniers mémoires de fin d’études, thèses de magister et doctorat traitant le sujet de régression linéaire, disponibles au téléchargement en format PDF.