Une équation de régression permet de décrire la relation entre la réponse et les termes du modèle. L'équation de régression est une représentation algébrique de la droite de régression. L'équation de régression pour le modèle linéaire prend la forme suivante : Y= b0 + b1x1. Dans l'équation de régression, Y représente la variable de réponse, b0 est la constante ou l'ordonnée à l'origine, b1 est le coefficient estimé du terme linéaire (également appelé pente de la droite) et x1 est la valeur du terme.
L'équation de régression avec plusieurs termes prend la forme suivante :
y = b0 + b1X1 + b2X2 + ... + bkXk
Si le modèle contient à la fois des variables continues et des variables de catégories, le tableau de l'équation de régression peut afficher une équation pour chaque combinaison de niveaux des variables de catégorie. Pour utiliser ces équations afin d'effectuer des prévisions, vous devez choisir celle qui est la mieux adaptée, en vous fondant sur les valeurs des variables de catégorie, puis entrer les valeurs des variables continues.
Si le tableau de l'équation de régression n'indique pas si les unités sont codées ou non, il s'agit d'unités non codées.
Pour une équation de régression en unités codées, interprétez les coefficients en utilisant les valeurs codées plutôt que les unités naturelles. Pour plus d'informations, reportez-vous à Toutes les statistiques pour le tableau des coefficients, puis cliquez sur "Coefficients codés".
Si le tableau de l'équation de régression n'indique pas si les unités sont codées ou non, il s'agit d'unités non codées.
Pour une équation de régression en unités non codées, interprétez les coefficients à l'aide des unités naturelles de chaque variable. Pour plus d'informations, reportez-vous à la rubrique "Equation de régression".
Vous pouvez afficher les coefficients codés dans le tableau des coefficients.