Analyse de régression : Prédicteurs linéaires

Cette séance de cours couvre l'analyse de régression, axée sur les prédicteurs linéaires et leur rôle dans l'approximation des résultats. Les sujets abordés comprennent les hypothèses de modélisation de régression, les coefficients d'interprétation, les transformations des prédicteurs et des résultats et l'utilisation de modèles linéaires généralisés. L'instructeur souligne l'importance des prédicteurs centrés sur la moyenne, de la normalisation par l'intermédiaire des scores z et des résultats logarithmiques. Au-delà de la régression linéaire, la séance de cours introduit des modèles linéaires généralisés et discute de la régression logistique, de la régression de Poisson et des techniques d'inférence causale comme la « différence dans les différences ». La séance se termine par un résumé soulignant les avantages de l'utilisation de la régression linéaire pour comparer les moyens et la nécessité d'une spécification appropriée du modèle.