# Grain 7 : Régression Linéaire

Robert Sabatier, Christelle Reynès, Myrtille Vivien

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Robert Sabatier, Christelle Reynès, Myrtille Vivien. Grain 7: Régression Linéaire. Licence. MOOC en ligne, France. 2016. [hal-05289379](https://hal.science/hal-05289379v1)

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Grain 7 :

Régression Linéaire

Robert Sabatier, Christelle Reynès, Myrtille Vivien
Université de Montpellier - Institut de Génomique Fonctionnelle

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

L'auteur autorise toute utilisation de l'oeuvre originale (y compris à des fins commerciales) ainsi que la création d'oeuvres dérivées, à condition qu'elles soient distribuées sous une licence identique à celle qui régit l'oeuvre originale présentée.
# 1 Introduction

L'objectif de ce grain est de montrer comment modéliser le lien entre deux variables quantitatives (y et x) et entre une variable quantitative y et plusieurs autres.

Dans le grain 2, la notion de corrélation entre deux variables a été abordée. Celle-ci permet de mesurer la force du lien linéaire entre deux variables $x_1$ et $x_2$ dont les rôles sont symétriques. Par exemple, au cours d'une étude d'hydrolyse enzymatique de la cellulose, on souhaite étudier le lien entre la concentration de la solution et l'activité enzymatique mesurée par la Densité Optique (DO) à l'aide d'un spectrophomètre (Tableau 1). Si l'on représente les données du tableau 1 sur un graphique (figure 1), c'est-à-dire la densité optique en fonction de la concentration, on constate que les points sont pratiquement alignés, ce qui correspond à un coeeficient de corrélation entre les deux variables de $r = 0.991$. Cette corrélation positive est très forte : cela signifie que les deux variables varient dans le même sens. Mais, les deux variables ont un rôle symétrique, cela ne veut pas dire que l'une influe sur l'autre.

<table><caption>TABLE 1 – Exemple : étude de l'hydrolyse enzymatique de la cellulose.</caption><tr><td>x<sub>1</sub> (concentration)</td><td>0.2</td><td>0.4</td><td>0.6</td><td>0.8</td><td>1.0</td><td>1.2</td><td>1.4</td><td>1.6</td><td>1.8</td></tr><tr><td>x<sub>2</sub> (densité optique)</td><td>0.111</td><td>0.246</td><td>0.364</td><td>0.500</td><td>0.607</td><td>0.723</td><td>0.835</td><td>0.925</td><td>1.080</td></tr></table>

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Hydrolyse enzymatique de la cellulose.</figcaption></figure>

Dans ce grain, nous allons voir comment modéliser le lien entre deux variables (ou plus) ayant un rôle asymétrique. Cela signifie que l'on suppose qu'une variable (ou plusieurs) influent sur une autre variable et on cherche à modéliser ce lien. Ici, nous ne verrons que le cas où ce lien est linéaire. S'il
n'y a qu'une variable **x** qui influe sur la variable **y**, nous serons dans le cas de la régression linéaire simple. S'il y en a plusieurs, nous serons dans le cas de la régression linéaire multiple (MLR).

# 2 La régression simple

## 2.1 Le modèle

La régression linéaire simple permet de modéliser une variable quantitative **y** en fonction d'une autre variable quantitative **x**. Les deux variables n'ont pas le même rôle : la variable **y** est dite variable à expliquer. Elle est aussi appelée variable réponse, ou encore variable dépendante. La variable **x**, quant à elle, est appelée prédicteur ou variable explicative.

Le modèle étudié ici s'écrit $y_i = a + bx_i + e_i$ pour $i = 1, \dots, n$ où $(x_i, y_i)$ sont $n$ observations des variables **y** et **x**. Dans ce modèle, la variable **x** est fixe : les valeurs de $x_i$ mesurées sont sans erreurs. Par contre, la variable **y** est aléatoire : les valeurs mesurées $y_i$ dépendent linéairement de $x_i$ à une erreur près $e_i$. Ces erreurs $e_i$ sont des variables aléatoires, qui rendent **y** aléatoire.

En régression linéaire, on suppose que ces erreurs $e_i$ sont indépendantes, de moyenne nulle, de même écart-type inconnu $\sigma_e$. De plus, lorsque l'on désire faire des tests statistiques sur les paramètres, on doit supposer que les erreurs $e_i$ sont normalement et identiquement distribuées : on note alors $e_i \sim N(0, \sigma_e)$.

Le paramètre $a$ est l'ordonnée à l'origine du modèle, $b$ est la pente.

Ainsi, les paramètres $a$, $b$ et $\sigma_e$ sont à estimer à partir des $n$ couples de valeurs $(x_i, y_i)$.

## 2.2 Exemple

Une méthode de dosage de l'azote en chromatographie gazeuse a été mise au point. On désire tester sa linéarité. Les données sont présentées dans le tableau 2.

<table><caption>TABLE 2 – Dosage de l'azote par chromatographie gazeuse.</caption><tr><td><b>x</b></td><td>0</td><td>12</td><td>29.5</td><td>43</td><td>53</td><td>62.5</td><td>75.5</td><td>85</td><td>93</td></tr><tr><td><b>y</b></td><td>8.98</td><td>8.14</td><td>6.67</td><td>6.08</td><td>5.90</td><td>5.83</td><td>4.68</td><td>4.20</td><td>3.72</td></tr></table>

On cherche à vérifier que l'aire des pics obtenue de la méthode de dosage est bien linéaire en fonction de la concentration d'azote. L'aire des pics est donc la variable réponse **y** et la concentration

<footnote>L'auteur autorise toute utilisation de l'oeuvre originale (y compris à des fins commerciales) ainsi que la création d'oeuvres dérivées, à condition qu'elles soient distribuées sous une licence identique à celle qui régit l'oeuvre originale présentée.</footnote>
d'azote représente la variable explicative **x**.

Avant tout, il convient de réaliser le graphique du nuage des points $(x_i, y_i)$ ($i = 1, \dots, n = 9$) afin de voir si une liaison linéaire semble exister entre les deux variables (Figure 2).

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Nuage de points de l'aire des pics en fonction de la concentration d'azote.</figcaption></figure>

Sur cette figure, nous pouvons voir une tendance linéaire décroissante de l'aire des pics en fonction de la concentration.

## 2.3 Estimation

Nous allons voir maintenant comment sont estimés les paramètres *a* et *b* du modèle linaire sous-jacent.

La méthode utilisée est la méthode des moindres carrés : elle consiste à chercher les valeurs pour *a* et *b* de telle sorte que la somme des carrés des erreurs $\sum_{i=1}^{n} e_i^2$ soit la plus petite possible, c'est-à-dire que la droite passe le plus près possible de l'ensemble des points.

D'autres méthodes existent, aboutissant à d'autres modèles [6, 1, 2, 4].

La résolution de ce problème de minimisation mène aux estimations $\hat{a}$ et $\hat{b}$ des paramètres *a* et *b* suivantes :

$$ \hat{b} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i y_i - n \bar{x} \bar{y}}{\sum_{i=1}^{n} x_i^2 - n \bar{x}^2} = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} $$

<footnote>L'auteur autorise toute utilisation de l'oeuvre originale (y compris à des fins commerciales) ainsi que la création d'oeuvres dérivées, à condition qu'elles soient distribuées sous une licence identique à celle qui régit l'oeuvre originale présentée.</footnote>
$$ \hat{a} = \bar{y} - \hat{b}\bar{x}, $$

où $\bar{x}$ et $\bar{y}$ désignent respectivement les moyennes des n observations $x_i$ et $y_i$.

On peut trouver une démonstration de ce résultat dans [2].

$\hat{b}$ est l'estimation de la pente de la droite des moindres carrés. Cette estimation dépend de la covariance estimée entre $x$ et $y$ et de la variance estimée de $x$. Ainsi, le signe de la pente $\hat{b}$ est le même que le signe de la corrélation entre les deux variables. Une pente positive reflète une corrélation positive et une pente négative reflète une corrélation négative.

$\hat{a}$ est l'estimation de l'ordonnée à l'origine du modèle et se déduit de $\hat{b}$. Ainsi, le modèle de régression linéaire passe toujours, par construction, par le point moyen de coordonnées $(\bar{x}, \bar{y})$.

On peut montrer [6, 2] que le carré de la corrélation entre $x$ et $y$, que l'on appelle coefficient de détermination, peut s'écrire :

$$ R^2 = r^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - \bar{y})^2}{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2}. $$

Le coefficient de détermination exprime la part de variance de $y$ expliquée par $x$. Ce coefficient est une mesure de la qualité d'ajustement du modèle. Plus les erreurs sont petites, plus le coefficient de détermination se rapproche de 1, et plus les valeurs $y_i$ sont proches de la droite.

La figure 3 montre comment lire sur le graphique du nuage de point tous les termes utilisés dans les formules précédentes.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>FIGURE 3 – La régression simple</figcaption></figure>

Graphiquement, les valeurs estimées $\hat{y}_i$ correspondent aux points sur la droite, les erreurs $\hat{e}_i$ correspondent aux écarts observés (parallèlement à l'axe des ordonnées) entre $y_i$ et son estimation $\hat{y}_i$ sur la droite.
Revenons à l'exemple présenté en paragraphe 2.2. A l'aide de la méthode des moindres carrés, on obtient $\hat{a} = 8.70$ et $\hat{b} = -0.05$. Ainsi, on peut écrire le modèle $\hat{y}_i = 8.70 - 0.05x_i$. Ce modèle est représenté sur la figure 4.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>FIGURE 4 – La droite de régression de l'aire des pics en fonction de la concentration</figcaption></figure>

## 2.4 Qualité de la régression

Une fois le modèle établi, il faut juger de sa qualité d'ajustement et de sa fiabilité pour une utilisation future. Un indicateur de la qualité est le coefficient de détermination, $R^2$ défini auparavant. Mais ce seul critère n'est pas suffisant.

Il est indispensable d'étudier les résidus du modèle $\hat{e}_i = y_i - \hat{y}_i = y_i - (\hat{a} + \hat{b}x_i)$. En effet, ceux-ci doivent vérifier les critères suivants [2, 6] :

- être de moyenne 0,

- être de distribution gaussienne,

- de variance comparable en fonction de la valeur de x (ou de $\hat{y}_i$),

- alternés entre positifs et négatifs en fonction de la valeur de x (ou de $\hat{y}_i$),

- linéairement indépendants.

Le premier critère est toujours vérifié, par construction du modèle.

Le second et le troisième, sont indispensables si l'on désire effectuer des tests statistiques sur les paramètres *a* et *b* (voir paragraphe 5) et calculer des intervalles de confiance des paramètres et/ou de prédiction [2, 6, 3].
Homogénéité des variances des résidus, alternance des signes et indépendance doivent absolument être vérifiés pour que le modèle soit acceptable. Ces trois critères peuvent être vérifiés en représentant les résidus $\hat{e}_i$ en fonction des $x_i$.

Comment visualise-t-on ces critères graphiquement ? Pour voir cela, cinq jeux de données (issus de [6]) vont être utilisés. Leurs nuages de points sont représentés sur figure 5, sur la première ligne. Ils ont la particularité d'avoir tous les cinq un modèle de régression simple commun ($\hat{a} = 0.81$ et $\hat{b} = 0.52$) ainsi que le même coefficient de détermination, $R^2 = 0.617$.

Sur la seconde ligne de la figure 5, sont représentés les résidus en fonction des $x_i$.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>FIGURE 5 – Nuage de points de cinq jeux données ayant un modèle de régression identique, et représentation des résidus associés en fonction des $x_i$.</figcaption></figure>

Le premier modèle vérifie tous les critères. Le second n'est pas adapté, on voit que la valeurs des $\hat{e}_i$ dépend de la valeur de $x_i$. Ils ne sont donc pas indépendants. L'allure du nuage de point montre que le modèle linéaire ne convient pas et que le bon modèle serait plutôt quadratique. Cela implique qu'une tendance est visible dans les résidus et qu'ils ne vérifient pas le critère d'alternance des signes. Pour le troisième cas, il y a un point suspect, qui influence grandement le modèle. Les résidus associés ne vérifient pas le critère d'alternance des signes. Pour le quatrième cas, on remarque que les erreurs sont de plus en plus importantes en fonction des $x_i$. Cela signifie que les résidus ne sont pas de variances homogènes. Enfin, le cinquième cas, nous montre à quel point il est important de visualiser le nuage de point avant de valider un modèle !

Dans le cadre de notre exemple (tableau 2), le coefficient de détermination vaut $R^2 = 0.97$, c'est-à-dire que plus de 97% de la variance des aires des pics est expliquée par le modèle de régression simple. Étudions maintenant le graphique des résidus en fonction de la concentration et le QQ-plot
des résidus avec la figure 6. Sur le QQ-plot des résidus, qui nous sert à vérifier la normalité de la distribution des résidus, indispensable si l'on veut faire des tests, nous voyons qu'une bonne partie des points sont alignés sur la droite en pointillés (sauf au début et à la fin, ce qui n'est pas très grave) : ainsi la normalité est globalement satisfaisante. Sur le graphique des résidus en fonction de la variable explicative, la concentration, nous pouvons voir que les résidus alternent à peu près autour de leur moyenne, 0, on ne voit pas de tendance forte dans les résidus, même si on peut émettre un petit doute, et on ne note pas de tendance d'hétéroscédasticité. On peut donc valider le modèle de régression obtenu, permettant de modéliser l'aire des pics en fonction de la concentration.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 6 – Graphique des résidus en fonction de la concentration et QQ-plot des résidus.</figcaption></figure>

# 3 La régression multiple

Dans bien des cas, la variable y que l'on souhaite modéliser ne dépend pas d'une mais de plusieurs variables explicatives $x_1, \dots, x_p$. Une solution consiste alors à utiliser le modèle de régression linéaire multiple si l'on souhaite trouver la meilleure combinaison linéaire des variables explicatives qui explique y. Les données sont alors de la forme de n ensembles d'observations $(x_{i1}, \dots, x_{ip}, y_i)$.

## 3.1 Le modèle

Le modèle recherché s'écrit ici $y = b_0 + b_1x_1 + b_2x_2 + \dots + b_px_p + e = b_0 + \sum_{j=1}^{p} b_jx_j + e$ où les $e_i$ (coordonnées du vecteur e) sont aléatoires, de moyenne nulle, d'écart-type $\sigma_e$. Comme en régression simple, si l'on désire faire des tests, et calculer des intervalles de confiance des paramètres et de
prédiction, il faut faire l'hypothèse supplémentaire que les $e_i$ suivent une loi normale. Les coefficient $b_j$ sont les coefficients de régression du modèle. Ils sont aussi parfois notés $\beta_j$ comme cela a été fait dans la vidéo de ce grain.

Ce modèle peut aussi s'écrire sous forme matricielle $\mathbf{y} = \mathbf{X}\mathbf{b} + \mathbf{e}$ avec :

$$ \mathbf{y} = \begin{bmatrix} y_1 \\ \vdots \\ y_n \end{bmatrix}, \quad \mathbf{X} = \begin{bmatrix} 1 & x_{11} & \dots & x_{1p} \\ 1 & x_{12} & \dots & x_{2p} \\ \vdots & \vdots & \ddots & \vdots \\ 1 & x_{n1} & \dots & x_{np} \end{bmatrix}, \quad \mathbf{b} = \begin{bmatrix} b_0 \\ b_1 \\ \vdots \\ b_p \end{bmatrix}, \quad \mathbf{e} = \begin{bmatrix} e_1 \\ e_2 \\ \vdots \\ e_n \end{bmatrix}. $$

Ainsi, $\mathbf{y}$ est un vecteur de longueur $n$, le nombre d'observations, la matrice $\mathbf{X}$ est de taille $n \times (p+1)$, $\mathbf{b}$ est un vecteur de longueur $p+1$ et $\mathbf{e}$ un vecteur de longueur $n$.

Les paramètres $\{b_j\}_{j=0,...,p}$ et $\sigma_e$ sont inconnus et à estimer à partir des $n$ observations de $(x_{i1},...,x_{ip}, y_i)$.

## 3.2 Exemple

L'exemple utilisé ici est issu de [5]. Il s'agit de prédire la densité de polyéthylène téréphtalate $\mathbf{y}$ par spectrométrie. Il y a 21 spectres pour 268 longueurs d'ondes. $p = 9$ longueurs d'ondes ont été choisies a priori pour établir un modèle de régression multiple. En effet, il est indispensable que le nombre de prédicteurs $p$ soit inférieur au nombre d'observations $n$, ici égal à 21, pour pouvoir estimer le modèle en MCR. Les raisons en seront données dans la section suivante. Les 9 longueurs d'ondes choisies ont une corrélation entre elles ne dépassant pas 0.6, tandis que toutes celles non retenues ont une corrélation d'au moins 0.6 avec l'une des 9 choisies. Les 9 longueurs d'ondes retenues correspondent aux colonnes 3, 219, 11, 35, 40, 244, 64, 79, 203 de la matrice de spectres. Ainsi, la matrice $\mathbf{X}$ a $n = 21$ lignes, le nombre de spectres ; et $p + 1 = 10$ colonnes (dont les 9 longueurs d'ondes retenues). La variable à prédire est la densité de polyéthylène $\mathbf{y}$.
spectres et variables retenues

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 7 – Spectres et variables retenues (traits verticaux) dans l’exemple.</figcaption></figure>

3.3 Estimation et interprétation géométrique

L'ensemble des paramètres à estimer sont estimés, comme en régression simple, par la méthode des moindres carrés. Il s'agit de trouver le « meilleur modèle » qui permet de prédire y à l'aide d'une combinaison linéaire des variables de X. On cherche donc les coefficients $\hat{b}_0, \dots, \hat{b}_p$ tels que
$$ \hat{y} = X\hat{b} = \sum_{j=0}^{p} \hat{b}_j x_j \text{ minimisant } \|y - Xb\|^2. $$

On peut montrer [4, 6] que la solution matricielle est donnée par :

$$ \hat{b} = (X'X)^{-1}X'y. $$

Ceci correspond en fait à un simple problème de projection. En effet, l'estimation de y, $\hat{y} = X\hat{b} = X(X'X)^{-1}X'y = P_x y$ est la projection de y sur l'espace engendré par les colonnes de X, c'est-à-dire par l'ensemble des combinaisons linéaires possibles des colonnes de X. Ceci est illustré par la figure 8.
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 8 – Interprétation géométrique de la régression multiple.</figcaption></figure>

Pour juger de la qualité du modèle, on utilise le coefficient de détermination (appelé aussi coefficient de corrélation multiple au carré) qui désigne le pourcentage de variance de y expliquée par le modèle. Celui-ci s'exprime de la façon suivante :

$$R^2 = \frac{\sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i - \bar{y})^2}{\sum_{i=1}^{n} (y_i - \bar{y})^2} = \frac{\|\hat{y}\|^2}{\|y\|^2} = \frac{\|\mathcal{P}_{\mathbf{X}}\mathbf{y}\|^2}{\|\mathbf{y}\|^2} = \cos^2(\theta),$$

et est illustré sur la figure 8. Le pourcentage de variance expliquée représente donc le cosinus carré de l'angle entre la variable à expliquer et l'espace engendré par les variables explicatives.

S'il existe de fortes corrélations entre les variables explicatives $x_j$, la matrice $\mathbf{X}'\mathbf{X}$ va présenter des problèmes de conditionnement (déterminant proche de 0), ce qui va entraîner de fortes valeurs dans son inverse, et ainsi les coefficients de régressions estimés contiendront du bruit, même si le coefficient de détermination est élevé.

De plus, si $n < p$, on ne peut pas estimer les paramètres car la matrice $\mathbf{X}'\mathbf{X}$ n'est alors plus inversible. Cette situation est très courante en chimiométrie lorsqu'on étudie des spectres MIR ou NIR, car le nombre de longueurs d'onde des spectres est nettement supérieur au nombre de spectres étudiés. Il faut alors utiliser des procédures de sélection de variables [4, 2](cf. grains 14 et 15) afin de réduire le nombre de variables explicatives (par exemple le nombre de longueurs d'ondes, comme cela a été fait dans l'exemple utilisé dans ce grain), ou bien, utiliser une autre technique de modélisation, comme par exemple la régression Partial Least Squares, qui est très utilisée en chimiométrie. Celle-ci sera présentée dans les grains 8 et 9.

Revenons maintenant à l'exemple : les coefficients estimés $\hat{\mathbf{b}}$ sont donnés dans le tableau 3.
<table><caption>TABLE 3 – Coefficients de régression de l'exemple.</caption><tr><td>constante</td><td>NIR.3</td><td>NIR.219</td><td>NIR.11</td><td>NIR.35</td><td>NIR.40</td><td>NIR.244</td><td>NIR.64</td><td>NIR.79</td><td>NIR.203</td></tr><tr><td>ŷ<sub>0</sub></td><td>ŷ<sub>1</sub></td><td>ŷ<sub>2</sub></td><td>ŷ<sub>3</sub></td><td>ŷ<sub>4</sub></td><td>ŷ<sub>5</sub></td><td>ŷ<sub>6</sub></td><td>ŷ<sub>7</sub></td><td>ŷ<sub>8</sub></td><td>ŷ<sub>9</sub></td></tr><tr><td>83.75</td><td>-9.81</td><td>535.32</td><td>5.51</td><td>312.49</td><td>-507.29</td><td>-318.76</td><td>16.38</td><td>77.49</td><td>-120.74</td></tr></table>

Le coefficient de détermination obtenu ici vaut $R^2 = 99.97\%$ ce qui montre un très bon ajustement des données. Mais ce résultat doit être pris avec précaution. En effet, le coefficient de détermination augmente avec le nombre de variables explicatives. Aussi, pour avoir un modèle pertinent, utilisable pour faire de la prédiction, il est nécessaire de le valider définitivement à l'aide d'une validation croisée et de jeux de validation et test. Ces types de validation seront explicités dans le grain 11.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 9 – Graphique des résidus en fonction de la concentration et QQ-plot des résidus</figcaption></figure>

Une étude des résidus du modèle obtenu, figure 9, nous montre que les conditions nécessaires sont bien vérifiées. En effet, le QQ-plot des résidus semble valider la normalité de la distribution des résidus. Pour vérifier l'indépendance des résidus et leur homoscédasticité, nous utilisons ici le graphique des résidus en fonction des valeurs de $\hat{y}_i$ : ici tout semble vérifié.

## 4 Conclusion - Ce qu'il faut retenir

La régression linéaire simple et la régression linéaire multiple (MLR) sont des méthodes simples et usuelles pour établir un modèle linéaire entre une variable réponse quantitative, et une ou plusieurs variables explicatives. Cependant, il faut être très vigilant à toujours observer le modèle et les résidus

L'auteur autorise toute utilisation de l'oeuvre originale (y compris à des fins commerciales) ainsi que la création d'oeuvres dérivées, à condition qu'elles soient distribuées sous une licence identique à celle qui régit l'oeuvre originale présentée.
pour trouver d'éventuels écarts aux hypothèses faites : hétéroscédasticité, non normalité des résidus, dépendance des résidus...

Dans le cas de la régression multiple, s'il y a de fortes corrélations entre les prédicteurs et/ou si le nombre de prédicteurs est supérieur au nombre d'échantillons, le modèle n'est pas adapté. On peut alors utiliser une méthode de sélection de variables pour réduire le nombre de prédicteurs à prendre en compte dans le modèle (cf. grains 14 et 15). La sélection de variables est un point important en pratique pour rendre son modèle plus parcimonieux : plus facile à interpréter et plus stable.

En pratique, en chimiométrie, on a plus de variables explicatives que d'échantillons : il faut alors utiliser une autre méthode, une régression PLS par exemple (cf. grains 8 et 9).

Dans tous les cas, il faut veiller à valider son modèle à l'aide de jeux tests et/ou d'une méthode de validation croisée (cf. grain 11) afin de pouvoir réutiliser le modèle pour faire de la prédiction.

# 5 Pour en savoir plus

## 5.1 Test de signification des coefficients en régression simple

Un test peut être réalisé en régression simple pour tester la significativité de la régression. Il s'agit du test de pente nulle. Ce test n'est réalisable que si les erreurs $e_i$ sont indépendantes, identiquement distribuées suivant une loi normale de moyenne 0 et d'écart-type $\sigma_e$.

Les hypothèses que l'on teste sont : $H_0 : b = 0$ contre l'hypothèse alternative $H_1 : b \neq 0$.
La statistique de ce test est donnée par $t = \frac{\hat{b}-0}{\sqrt{var(\hat{b})}}$, où $var(\hat{b}) = \frac{\hat{\sigma}_e^2}{\sum_{i=1}^n (x_i - \bar{x})^2}$ avec $\hat{\sigma}_e^2 = \frac{\sum_{i=1}^n \hat{e}_i^2}{n-2}$.

On peut montrer [2], que sous $H_0$, cette statistique suit une loi de Student à $n-2$ degrés de liberté. Ainsi, si $|t|$ est plus grand que le quantile d'ordre $1 - \alpha/2$ ($\alpha$ étant le risque de première espèce que l'on s'est fixé, en général égal à 0.05) d'une loi de Student à $n-2$ degrés de liberté, alors on rejette $H_0$ : on dit alors que la pente est significativement non nulle (au risque $\alpha$) et il existe un lien entre les deux variables y et x. Cela ne signifie pas pour autant que le modèle linéaire estimé soit le bon modèle à utiliser ni le seul.

Ce test de pente nulle est strictement équivalent au test statistique qui teste si la corrélation est nulle.

De plus, il est aussi équivalent, au test réalisé dans la table d'ANOVA de la régression. En effet, la régression est basée sur la décomposition de la variabilité totale de y en deux termes : une partie modélisant la variabilité expliquée par le modèle et une seconde, représentant la variabilité résiduelle (des erreurs) : $\sum_{i=1}^n (y_i - \bar{y})^2 = \sum_{i=1}^n (\hat{y}_i - \bar{y})^2 + \sum_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2$. Ces variabilités ont chacune un degré de liberté spécifique et permettent de définir la table d'ANOVA suivante :
<table><thead><tr><th>Source de variation</th><th>Degré de liberté</th><th>Somme des carrés</th><th>Carrés moyens</th><th>F</th></tr></thead><tbody><tr><td>Régression (variation expliquée)</td><td>1</td><td>SCE<sub>b</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup>(ŷ<sub>i</sub> - ŷ)<sup>2</sup></td><td>CME<sub>b</sub> = <sup>SCE<sub>b</sub></sup>&frasl;<sub>1</sub></td><td>F = <sup>CME<sub>b</sub></sup>&frasl;<sub>CME<sub>R</sub></sub></td></tr><tr><td>Résidus (variation résiduelles)</td><td>n - 2</td><td>SCE<sub>R</sub> = &sum;<sub>i=1</sub><sup>n</sup>(y<sub>i</sub> - ŷ<sub>i</sub>)<sup>2</sup></td><td>CME<sub>R</sub> = <sup>SCE<sub>R</sub></sup>&frasl;<sub>(n - 2)</sub></td><td></td></tr></tbody></table>

Lorsque l'hypothèse $H_0 : b = 0$ est vérifiée, ainsi que toutes les conditions sur les résidus, on peut montrer que $F$ suit une loi de Fisher à 1 et $n - 2$ degrés de liberté. Ainsi, on conclura que la pente est significativement non nulle, au risque $\alpha$ si $F$ est supérieur ou égal au quantile d'ordre $1 - \alpha$ d'une loi de Fisher à 1 et $n - 2$ degrés de liberté. On peut montrer [2] que cette statistique $F$ est égale au carré de la statistique $t$ du test de pente nulle, et ainsi l'équivalence de ces deux tests.

## 5.2 Test de signification des coefficients en régression multiple

De la même façon qu'en régression simple, on peut tester la significativité de la régression à l'aide d'un test portant sur l'ensemble des coefficients de régressions associés aux variables explicatives. Ce test, comme en régression simple, n'est réalisable que si les erreurs $e_i$ sont indépendantes, identiquement distribuées suivant une loi normale de moyenne 0 et d'écart-type $\sigma_e$.

La variance résiduelle est alors estimée par $\hat{\sigma}_e^2 = \frac{\|y - \hat{X}b\|^2}{n-p-1}$ et la variance de $\hat{b}$ est estimée par $var(\hat{b}) = \hat{\sigma}_e^2(\hat{X}'\hat{X})^{-1}$.

Il en découle le test global dont l'hypothèse nulle testée est $H_0: b_1 = b_2 = \dots = b_p = 0$ contre l'hypothèse alternative $H_1: Il existe au moins un coefficient $b_j$ différent de 0.

La statistique de ce test est donnée par $F = \frac{R^2}{1-R^2} \frac{n-p-1}{p}$, laquelle suit une loi de Fisher à $p$ et $n - p - 1$ degrés de liberté [2]. Ainsi, on dira que les coefficients du modèles sont significatifs conjointement, si $F$ est supérieur ou égal au quantile d'ordre $1 - \alpha$ d'une loi de Fisher à $p$ et $n - p - 1$ degrés de libertés.

Il est aussi possible de faire des tests permettant de tester les coefficients un par un ou par sous-groupe, mais il ne faut pas oublier que les coefficients de régression ne sont pas indépendants entre eux. Ces tests ne seront pas détaillés ici, mais on peut se référer aux ouvrages [6, 2].
Références

[1] D. Birkes and Y. Dodge. *Alternative Methods of Regression*. Wiley, 1993.

[2] Y. Dodge. *Analyse de régression appliquée*. Dunod, Paris, 1999.

[3] Y. Dodge. *Premiers pas en statistique*. Springer, 1999.

[4] G. Saporta. *Probabilité, analyse des données et Statistique*. Technip, 2006.

[5] H. Swierenga, A.P. De Weijer, R.J. Van Wijk, and L.M.C. Buydens. Strategy for construc-
ting robust multivariate calibration models. *Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems*,
49(1):1–17, 1999.

[6] R. Tomassone, S. Audrain, E. Lesquoy de Turckheim, and C. Millier. *La Régression Nouveaux regards sur une ancienne méthode statistique*. Masson, 1992.