Modèle linéaire
- Modèle linéaire
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Un modèle linéaire est une hypothèse statistique où on cherche à exprimer une variable aléatoire 
linéairement en fonction d'une variable explicative 
selon la formule :
[1].
où Y est une matrice d'observations multivariées, X est une matrice de variables explicatives, B est une matrice de paramètres à estimer et U est une matrice contenant des erreurs ou du bruit.
Les erreurs sont supposées habituellement suivre une loi normale multidimensionnelle. Si les erreurs ne suivent pas une loi normale multivariée, les modèles de régression généralisés peuvent être utilisés pour assouplir les hypothèses au sujet de Y et U. L'ajustement linéaire est l'opération d'approximation permettant de choisir le meilleur hyperplan possible.
Exemples
ANOVA, ANCOVA, MANOVA, MANCOVA, la Régression linéaire, les t-test et F-test font appels à des modèles linéaires.
Voir aussi
Notes
(en) Cet article est partiellement ou en totalité issu de l’article en anglais intitulé « General linear model » (voir la liste des auteurs)
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Références
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