Régression Linéaire Multiple et Application

Abstract

Ce mémoire est consacré à l’étude des méthodes de régression linéaire simple et multiple, visant à analyser les relations entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. Une application pratique est proposée à l’aide du logiciel statistique R. Dans un premier temps, nous avons étudié la régression linéaire simple, qui permet d’analyser la relation entre deux variables. Ce modèle est particulièrement utile pour comprendre l’influence d’une variable explicative sur une variable à expliquer, et pour effectuer des prévisions. Dans un second temps, nous avons abordé la régression linéaire multiple, qui étend le modèle précédent en considérant plusieurs variables explicatives. Cette approche permet une modélisation plus précise des phénomènes, notamment lorsque plusieurs facteurs influencent simultanément la variable dépendante. Sur le plan pratique, nous avons appliqué ces méthodes à l’analyse du volume de marchandises au port de Mostaganem, en exploitant des données réelles telles que le nombre de navires accueillis chaque année, leur taille moyenne ainsi qu’un indicateur économique global . L’analyse statistique réalisée avec R a révélé une forte corrélation entre les variables explicatives et le volume de marchandises, confirmant ainsi la pertinence du modèle pour la prévision.