La régression est le processus de recherche de la ligne de meilleur ajustement[1]. L'interpolation est le processus qui consiste à utiliser la ligne de meilleur ajustement pour estimer la valeur d'une variable à partir de la valeur d'une autre, à condition que la valeur que vous utilisez se situe dans la plage de vos données.
La régression est-elle une interpolation ou une extrapolation ?
Les modèles de régression prédisent une valeur de la variable Y, étant donné les valeurs connues des variables X. La prédiction dans la plage de valeurs de l'ensemble de données utilisé pour l'ajustement du modèle est connue de manière informelle sous le nom de interpolation. La prédiction en dehors de cette plage de données est appelée extrapolation.
Qu'est-ce qu'un exemple d'interpolation ?
L'interpolation est le processus d'estimation des valeurs inconnues qui se situent entre des valeurs connues. Dans cet exemple, une droite passe par deux points de valeur connue. … La valeur interpolée du point médian pourrait être 9,5.
Quelle est la différence entre la régression et l'analyse de régression ?
L'analyse de régression est une méthode statistique courante utilisée dans la finance et l'investissement. La régression linéaire est l'une des techniques les plus courantes d'analyse de régression. La régression multiple est une classe plus large de régressions qui englobe les régressions linéaires et non linéaires avec plusieurs variables explicatives.
Qu'est-ce qu'un exemple de régression ?
La régression est un retour aux étapes précédentesde développement et des formes de gratification abandonnées qui leur appartiennent, suscitées par des dangers ou des conflits surgissant à l'une des étapes ultérieures. Une jeune épouse, par exemple, pourrait se retirer dans la sécurité de la maison de ses parents après elle…
