Regression model

Régression linéaire simple

La régression linéaire simple est la méthode paramétrique fondamentale pour modéliser une relation linéaire entre un prédicteur continu et un résultat continu, estimant la pente et l'ordonnée à l'origine par la méthode des moindres carrés ordinaires (MCO). Le principe des moindres carrés a été publié pour la première fois par Adrien-Marie Legendre en 1805, et Francis Galton a introduit le concept de régression vers la moyenne en 1886, inventant le terme qui nomme toute la famille de méthodes.

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Sources

  1. Legendre, A. M. (1805). Nouvelles méthodes pour la détermination des orbites des comètes. Firmin Didot, Paris. [Appendix: Sur la méthode des moindres quarrés, pp. 72–80] link
  2. Galton, F. (1886). Regression towards mediocrity in hereditary stature. Journal of the Anthropological Institute of Great Britain and Ireland, 15, 246–263. DOI: 10.2307/2841583
  3. Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2021). Introduction to Linear Regression Analysis (6th ed.). Wiley. ISBN: 978-1119578727

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Simple Linear Regression (OLS). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/simple-linear-regression

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Référencée par

ScholarGateSimple Linear Regression (Simple Linear Regression (OLS)). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/statistics/simple-linear-regression · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026