Bases du modèle de régression linéaire

Cette séance de cours introduit la méthode des moindres carrés ordinaires (OLS) comme un outil algébrique pour la régression linéaire. Il couvre la dérivation de l'estimateur OLS, le théorème Frisch-Waugh-Lovell, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, et les propriétés de l'OLS sous les hypothèses de Gauss-Markov. La séance de cours explique également le concept de la bonté d'adaptation en utilisant le coefficient de détermination (R-carré) et discute des tests d'hypothèse, des intervalles de confiance et des types d'erreurs dans l'inférence statistique.