Régression linéaire: bases et principe des moindres carrés

Cette séance de cours couvre la transition d'ANOVA avec des facteurs discrets à la régression linéaire avec des facteurs continus, en se concentrant sur la recherche de coefficients qui minimisent l'erreur en utilisant le principe des moindres carrés. L'instructeur explique le modèle, l'objectif de minimiser l'erreur et le meilleur choix statistique des paramètres. La séance de cours comprend également une table ANOVA pour la régression linéaire et un exemple pratique dans R pour construire un modèle linéaire. Les concepts clés abordés comprennent l'équation du modèle, la minimisation des erreurs et l'analyse statistique.