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Cours

Régression intermédiaire en R

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 11/2025

Apprenez à effectuer une régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives.

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RProbability & Statistics

4 h

14 vidéos

50 Exercices

4,150 XP

35,065

Certificat de formation

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Description du cours

La régression linéaire et la régression logistique sont les deux modèles statistiques les plus utilisés ; ce sont des passe-partout qui dévoilent les secrets cachés dans les jeux de données. Ce cours prolonge les compétences acquises dans « Introduction à la régression en R », en couvrant la régression linéaire et logistique avec plusieurs variables explicatives. Au fil d’exercices pratiques, vous explorerez les relations entre variables dans des jeux de données réels, comme les prix de l’immobilier à Taïwan, la modélisation de l’attrition clientèle, et plus encore. À la fin du cours, vous saurez intégrer plusieurs variables explicatives dans un modèle, comprendre comment les interactions entre variables influencent les prédictions, et mieux saisir le fonctionnement des régressions linéaire et logistique.

Prérequis

Introduction to Regression in R

1

Pentes parallèles

Étendez vos compétences en régression linéaire à la régression à « pentes parallèles », avec une variable explicative numérique et une variable explicative catégorielle. C’est la première étape pour maîtriser la régression linéaire multiple.

Régression linéaire à pentes parallèles

Ajuster une régression linéaire à pentes parallèles

Interpréter les coefficients des pentes parallèles

Visualiser chaque variable explicative

Visualiser des pentes parallèles

Prédire des pentes parallèles

Prédire avec un modèle à pentes parallèles

Calculer les prédictions manuellement

Évaluer les performances du modèle

Comparer les coefficients de détermination

Comparer l’erreur standard résiduelle

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2

Interactions

Explorez l’effet des interactions entre variables explicatives. Tenir compte des interactions permet d’obtenir des modèles plus réalistes et souvent plus prédictifs. Vous aborderez aussi le paradoxe de Simpson : un résultat contre-intuitif qui survient lorsqu’il y a plusieurs variables explicatives.

Modèles pour chaque catégorie

Un modèle par catégorie

Prédire plusieurs modèles

Visualiser plusieurs modèles

Évaluer les performances du modèle

Un seul modèle avec interaction

Spécifier une interaction

Interactions avec des coefficients compréhensibles

Réaliser des prédictions avec des interactions

Prédire avec des interactions

Calculer manuellement des prédictions avec des interactions

Le paradoxe de Simpson

Modéliser les enchères eBay

Modéliser chaque type d’enchère

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3

Régression linéaire multiple

Découvrez comment la modélisation, et la régression linéaire en particulier, facilite le travail avec plus de deux variables explicatives. Une fois l’ajustement de modèles de régression linéaire maîtrisé, vous implémenterez votre propre algorithme de régression linéaire.

Deux variables explicatives numériques

Visualisations 3D

Modéliser 2 variables explicatives numériques

Inclure une interaction

Plus de deux variables explicatives

Visualiser de nombreuses variables

Différents niveaux d’interaction

Encore des prédictions

Comment fonctionne la régression linéaire

La somme des carrés

Algorithme de régression linéaire

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4

Régression logistique multiple

Étendez vos compétences en régression logistique à plusieurs variables explicatives. Comprenez la loi logistique, qui sous-tend cette forme de régression. Enfin, implémentez votre propre algorithme de régression logistique.

Régression logistique multiple

Visualiser plusieurs variables explicatives

Régression logistique avec 2 variables explicatives

Prédiction en régression logistique

Matrice de confusion

La loi logistique

Fonction de répartition cumulée

Fonction de répartition cumulée inverse

argument family binomial

Paramètres de la distribution logistique

Comment fonctionne la régression logistique

Vraisemblance et log-vraisemblance

Algorithme de régression logistique

Félicitations

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Régression intermédiaire en R

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