Simple Linear Regression Chapter 3

Match the following terms with their definitions in the context of simple linear regression:

Variable dépendante = La variable qui varie en fonction de la variable explicative Variable indépendante = La variable qui influence la variable réponse Variable réponse = La variable qui est expliquée par la variable explicative Prédicteur = La variable qui est mesurée pour prévoir la valeur de la variable réponse

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Corrélation positive = Les variations des deux variables se produisent dans le même sens Corrélation négative = Les variations des deux variables se produisent en sens contraires Dépendance statistique = Les deux variables varient ensemble de manière prévisible Indépendance statistique = Les deux variables ne varient pas ensemble de manière prévisible

Match the following terms with their roles in the context of simple linear regression:

xi = Valeur de la variable explicative yi = Valeur de la variable réponse x = Variable explicative y = Variable réponse

Match the following goals with their descriptions in the context of simple linear regression:

Prédire la valeur de y = Trouver la relation entre x et y pour prévoir la valeur de y Étudier la corrélation = Déterminer si les deux variables varient ensemble de manière prévisible Déterminer la dépendance = Vérifier si les deux variables sont liées Explorer les données = Décrire les caractéristiques des deux variables Signup and view all the answers

Match the following terms with their descriptions in the context of simple linear regression:

Échantillon = Un ensemble de valeurs de x et y observées Couples (xi, yi) = Des observations indépendantes du couple de variables x et y Population = L'ensemble de toutes les valeurs de x et y possibles Variable = Un caractère mesuré ou observé Signup and view all the answers

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Régression linéaire simple = Une relation statistique entre une variable réponse et une variable explicative Analyse de corrélations = L'étude de la relation entre plusieurs variables Modèle de prédiction = Une formule pour prévoir la valeur d'une variable Étude statistique = L'analyse des données pour comprendre les relations entre les variables Signup and view all the answers

Match the following terms with their definitions in the context of simple linear regression:

Variable à expliquer = La variable que l'on cherche à prédire ou expliquer Variable explicative = La variable qui permet de prédire ou expliquer la variable à expliquer Erreur de prédiction = La différence entre la valeur réelle et la valeur prédite de la variable à expliquer Résidu = La partie de la variable à expliquer qui ne peut pas être expliquée par la variable explicative Signup and view all the answers

Match the following symbols with their meanings in the context of simple linear regression:

Y = La variable à expliquer X = La variable explicative 𝛽0 = Le coefficient de slope de la régression linéaire 𝜀 = L'erreur de prédiction de la variable à expliquer Signup and view all the answers

Match the following terms with their descriptions in the context of simple linear regression:

Modèle de régression linéaire = Un modèle qui cherche à mettre en évidence l'existence d'une relation linéaire entre deux variables quantitatives Rapport de corrélation = Un indicateur statistique qui mesure l'intensité de la liaison entre deux variables Erreur aléatoire = La partie de la variable à expliquer qui ne peut pas être expliquée par la variable explicative Coefficient de corrélation linéaire = Un mesure de la force de la relation entre deux variables Signup and view all the answers

Match the following terms with their roles in the context of simple linear regression:

𝛽1 = Le coefficient de slope de la régression linéaire 𝛽0 = La constante de la régression linéaire X = La variable à expliquer Y = La variable explicative Signup and view all the answers

Match the following terms with their definitions in the context of simple linear regression:

Régression simple = Un modèle de régression qui utilise une seule variable explicative pour expliquer la variable à expliquer Rapport de corrélation = Un indicateur statistique qui mesure la force de la relation entre deux variables Erreur de prédiction = La différence entre la valeur réelle et la valeur prédite de la variable à expliquer Coefficients de la régression = Les paramètres à estimer dans le modèle de régression linéaire Signup and view all the answers

Match the following terms with their descriptions in the context of simple linear regression:

Modèle de régression linéaire = Un modèle qui cherche à mettre en évidence l'existence d'une relation linéaire entre deux variables quantitatives Erreur aléatoire = La partie de la variable à expliquer qui ne peut pas être expliquée par la variable explicative Résidu = La partie de la variable à expliquer qui ne peut pas être expliquée par la variable explicative Coefficients de la régression = Les paramètres à estimer dans le modèle de régression linéaire Signup and view all the answers

Match the following concepts with their definitions in the context of simple linear regression:

𝜀𝑖 = Erreur de prédiction pour la 𝑖-ème observation 𝜎² = Variance des résidus 𝛽₀ = Coefficient de la constante dans le modèle de régression 𝑦𝑖 = Valeur de la variable réponse pour la 𝑖-ème observation Signup and view all the answers

Match the following assumptions with their descriptions in the context of simple linear regression:

Indépendance des résidus = Les résidus 𝜀𝑖 sont supposés être indépendants Égalité des variances = Les résidus 𝜀𝑖 ont la même variance 𝜎² Normalité des résidus = Les résidus 𝜀𝑖 suivent une loi normale avec une moyenne de 0 et une variance de 𝜎² Linéarité = La relation entre 𝑦𝑖 et 𝑥𝑖 est linéaire Signup and view all the answers

Match the following parameters with their descriptions in the context of simple linear regression:

𝛽₀ = Coefficient de la constante dans le modèle de régression 𝛽₁ = Coefficient de la pente dans le modèle de régression 𝜎² = Variance des résidus 𝑥𝑖 = Valeur de la variable explicative pour la 𝑖-ème observation Signup and view all the answers

Match the following expressions with their descriptions in the context of simple linear regression:

𝑦𝑖 = 𝛽₀ + 𝛽₁ 𝑥𝑖 + 𝜀𝑖 = Équation du modèle de régression linéaire simple 𝑦𝑖 ~ 𝑁(𝛽₀ + 𝛽₁ 𝑥𝑖, 𝜎²) = Loi de la variable réponse 𝑦𝑖 𝜀𝑖 ~ 𝑁(0, 𝜎²) = Loi des résidus 𝜀𝑖 𝑥𝑖 = 𝛽₀ + 𝛽₁ 𝑦𝑖 + 𝜀𝑖 = Équation du modèle de régression linéaire inverse Signup and view all the answers

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Echantillon = Série de 𝑛 observations aléatoires {(𝑥𝑖, 𝑦𝑖), 𝑖 = 1, …, 𝑛} Paramètre = Valeur inconnue du modèle de régression à estimer Résidu = Erreur de prédiction pour la 𝑖-ème observation Estimation = Méthode pour déterminer les valeurs des paramètres du modèle de régression Signup and view all the answers

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Bruit = Poids des facteurs autres que le prédicteur Valeur de prédiction = Valeur de 𝑦𝑖 prédite par le modèle de régression Variable réponse = Variable 𝑦𝑖 que l'on cherche à expliquer Variable explicative = Variable 𝑥𝑖 qui explique la variable réponse Signup and view all the answers

Simple Linear Regression Chapter 3

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Match the following terms with their definitions in the context of simple linear regression:

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following terms with their roles in the context of simple linear regression:

Match the following goals with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following terms with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following concepts with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following terms with their definitions in the context of simple linear regression:

Match the following symbols with their meanings in the context of simple linear regression:

Match the following terms with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following terms with their roles in the context of simple linear regression:

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Match the following assumptions with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following parameters with their descriptions in the context of simple linear regression:

Match the following expressions with their descriptions in the context of simple linear regression:

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