5.2 Régression linéaire

Régression Linéaire
6/30/2016 BORIS GUARISMA - FORMATION DATA SCIENTIST - PARTIE 5 - RÉGRESSION LINÉAIRE 1

Objectifs
 Comprendre la relation additive et linéaire entre variables
 Comprendre la fonction de coût
 Avoir une notion sur les méthodes de minimisation de la fonction de coût
 Savoir interpréter l’affichage summary de R d’un modèle de régression linéaire
 Savoir interpréter les mesures de qualité RSE et R2 d’un modèle de régression linéaire
 Comprendre la notion d’interaction entre variables

Sommaire
• Relation linéaire
• Régression Linéaire Simple
• Régression Linéaire Multiple
• Bibliographie

Relation linéaire
• Soit les observations enregistrées dans le
tableau.
• nombre lamantins décédés
• nombre de bateaux enregistrés
• Le graphique montre une relation
croissante et presque linéaire:
• le nombre de lamantins décédés augmente
quand le nombre de bateaux enregistrés
augmente
Nombre de lamantins décédés par des bateaux à moteur (en
milliers) le long des côtes de la Floride, entre 1981 et 1990
source [2] Bibliographie

Relation linéaire
• Soit un individu « omniscient » qui connaît
tout ce qui se passe entre les bateaux, les
lamantins et l’environnement.
• Cet individu stipule un modèle f(X) linéaire
dont les valeurs des paramètres sont
• β0 = -49
• β1 = 0.25
• Comme il sait tout, il enregistre les erreurs
sur le nombre de lamantins décédés dues
• à l’environnement (présence de crocodiles),
• aux mauvaises imputations
• à la présence d’un élément au hasard
• …
Modèle linéaire stipulé par l’individu « omniscient »

Relation linéaire
• Par contre, nous, on ne connaît ni le modèle
linéaire de l’individu « omniscient » ni les
erreurs qu’il a enregistrées.
• On ne connaît que nos observations
• On va tenter manuellement de proposer des
estimations des paramètres β0 et β1
• ෡𝜷0 = -39, ෡𝜷 𝟏 = 0.23
• ෡𝜷0 = -57, ෡𝜷 𝟏 = 0.26
quel est le
meilleur ?

Relation linéaire
• Il faut comparer les deux propositions
d’estimation de paramètres suivantes:
• ෡𝜷0 = -39, ෡𝜷 𝟏 = 0.23
• ෡𝜷0 = -57, ෡𝜷 𝟏 = 0.26
• … selon quel critère ?
• on peut faire la somme des erreurs
respectives
• en prenant le carré afin d’additionner
uniquement des nombres positifs
• ensuite on sélectionnera le minimum
• C’est la méthode des moindre carrés
• RSS*: somme des carrés des résidus
RSS = 195.46 RSS = 211.79
(*) residual sum of squares ou somme des carrés résiduelle (SCR)
Important: pour les méthodes ou modèles basés sur
les moindres carrées (least squares) assurez vous que
le nombre de variables soit inférieur que le nombre
d’observations (n > p)

Relation linéaire
• Supposons le modèle linéaire f(X) tel que
Y = f(X) + 𝜖
• La somme des carrés des erreurs s’écrit
• Les valeurs des paramètres ෡𝜷0 et ෡𝜷 𝟏 qui
minimisent RSS par la méthode des moindres
carrés:

Relation linéaire
• Version « machine learning »
• notation β = Ɵ
• m observations x n variables
• X[., 1] = 𝒙 𝟎
(𝒊)
= 1 variable dummy
• መ𝑓=> fonction hypothèse h(X) = ƟT X
• Fonction de coût à minimiser
avec l’algorithme du gradient
n+1 colonnes
cas d’une régression linéaire simple
𝜖 ℝ
versions
vectorisées

Relation linéaire
• Droite des moindres carrés
• Calculer le modèle avec R:
• Interpértation:
• A chaque enregistrement d’un milliers de bateaux, le nombre
moyen de lamantins décédés augmente de 0.24
pente
ordonnée à l’origine
መ𝑓(X) = 0.24 X – 45.17
> model <- lm(nb_lamantins~nb_bateaux, data = lamantins)
> model$coefficients
(Intercept) nb_bateaux
-45.1796424 0.2402433
droite des moindres carrés
መ𝛽0 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑝𝑡
n’a aucune interprétation
(pas de sens) lorsque X=0

Régression linéaire simple
• Simple = une seule variable X
• On ajuste la droite avec une fonction de coût
quadratique
• On aurait pu utiliser une fonction de coût en
valeur absolue, plus robuste
• voir ligne noire (pas pointillée!) sur le figure
• Malgré cela, le coût quadratique est le coût le
plus souvent utilisé

• Point aberrants (outliers)
• Ne pas les éliminer systématiquement, il faut
s’assurer si mauvaise imputation, etc. et le placer
correctement dans le contexte de l’étude
• Alternative: utiliser une méthode plus robuste …
n’affecte pas la direction
de la droite ajustée
affecte la direction de
la droite ajustée
rlm() du package MASS
Coursera, Data Analysis and Statistical Inference MOOC, Duke University

• Estimation des valeurs des coefficients β
መ𝑓(X) = 0.24 X – 45.17
summary(model)
Call:
lm(formula = nb_lamantins ~ nb_bateaux, data = lamantins)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 4.868 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9449, Adjusted R-squared: 0.938
F-statistic: 137.1 on 1 and 8 DF, p-value: 2.583e-06

• Estimation des valeurs des coefficients β
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
erreur irréductible
• Std. Error:
• estimation ෝ𝝈2 = RSE avec

• Conditions sur les résidus
• distribution ~gaussienne de moyenne 0
• variance constante (homoscédasticité)
• ne montrent pas de schéma (pattern) particulier
(indépendance)

• Conditions sur les résidus
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
df = n – 2 = 10 obs. – 2 = 8
1ère mesure de qualité: la réponse se dévie, en
moyenne, de la vraie droite de régression de RSE

• Test d’hypothèse sur መ𝛽1
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
• H0: pas de relation entre Y et X (β1 = 0, null value)
• H1: il y a une relation entre Y et X (β1 ≠ 0)
On veut savoir à combien d’écart-type se trouve notre
estimation ෠𝛽1 de la null value β1 = 0; appliqué à une
distribution de « Student » ou « t »:
t value = (Estimate – 0) / Std. Error
= (0.24024 – 0) / 11.710
= 11.710
p-value: la probabilité d’observer toute valeur ≥ |t| sachant
que H0 est vraie.
p-value petite: il est peu probable d’observer une
relation importante entre Y et X due au hasard,
sachant qu’il n’existe pas de relation entre les deux
(H0 vraie). Alors on rejette H0.

• Intervalle de confiance à 95% de መ𝛽1
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
• degrés de liberté: df = n – 2 = 8
• t*8 = 2.03
• CI95 = ෠𝛽1 ± t*8 x SE( ෠𝛽1)
= Estimate ± 2.03 x Std. Error
= 0.24024 ± 2.03 x 0.02052
= (0.19 , 0.28)
On est à 95% sûr que la vraie valeur de β1 se
trouve dans l’intervalle [0.19 , 0.28]
qt(p = 0.025, df = 8)
[1] -2.306004

• 2e mesure de qualité du modèle: R2
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Coefficient de corrélation 𝑹 = Cov(X,Y) / 𝑉𝑎𝑟 𝑋 𝑉𝑎𝑟(𝑌)
ou
𝑹 = ෠𝛽1 𝑉𝑎𝑟 𝑋 /𝑉𝑎𝑟(𝑌)
Cov(X,Y)
Var(X)
Comment interpréter R2 ?

• (cont.) 2e mesure de qualité du modèle: R2
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
• On souhaite expliquer pourquoi le nombre
de lamantins décédés varie d’une année à
l’autre: on veut expliquer les variations de la
variable Y.
• On propose comme explication les
variations de la variable X.
• Le coefficient R2 est tout simplement le
rapport entre la variance expliquée et la
variance initiale:
… et le reste de variance alors … ?

• (cont.) 2e mesure de qualité du modèle: R2
summary(model)
Call:
Residuals:
-6.3566 -3.7237 0.1971 4.2178 5.1751
Coefficients:
(Intercept) -45.17964 12.54392 -3.602 0.00696 **
nb_bateaux 0.24024 0.02052 11.710 2.58e-06 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
0

• Cas des variables catégorielles
• Y = niv_pauvreté et X = region4 catégorielle
region4 = {« northeast », « midwest », « west », « south »}
• La modalité « northeast » est la modalité de référence
niv_pauvreté = 9.50 + 0.03 region4:midwest + 1.79 region4:west + 4.16 region4:south
• Prévision du niveau de pauvreté pour la région « northeast » est 9.50
• Prévision du niveau de pauvreté pour la région « west » est 9.50 + 1.79 = 11.29

Régression linéaire multiple
• On considère toujours une relation additive et linéaire entre Y et les variables X
• Additive:
• l’effet d’un changement d’une variable Xj sur la réponse Y est indépendant des valeurs des autres
variables
• Linéaire:
• si l’on varie X1 d’une unité, alors Y varie en moyenne de β1 unités,
• la présence de X2 ou d’une autre Xj (j≠1) n’affecte pas cette déclaration

• Interprétation des valeurs des coefficients
• Un coefficient βj estime la variation (en moyenne) de Y
par unité de variation de sa variable Xj, en fixant tous les
autres variables explicatives.
• Cas idéal: toutes les variables sont non corrélées
• Usuellement, les variables tendent à varier ensemble …
• Quand il y a corrélation entre les variables
• la variance des coefficients augmente
• les interprétations risquent d’être hasardeuses

• Exercice « The Marketing Plan »
• fichier advertising_data.txt (200 x 4)
• source [1], voir Bibliographie
1. Y a-t-il une relation entre le budget de publicité et les
ventes ?
2. Quelle est la "force" de cette relation ?
3. Quel média contribue aux ventes ?
4. Dans quelle mesure chaque média contribue-t-il aux
ventes?
5. Comment prédire les futures ventes avec le plus
d'exactitude possible ?
6. La relation est-elle linéaire ?
7. Y a-t-il une synergie entre les média ?
réponse
James and al., An introduction to Statistical Learning, ISBN 9781461471370, Springer, 2014

• Exercice « The Marketing Plan »
summary(modele)
Call:
lm(formula = Sales ~ ., data = data)
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
F-statistic: 570.3 on 3 and 196 DF, p-value: < 2.2e-16

1. Y a-t-il une relation entre le budget de publicité et les ventes ?
summary(modele)
Call:
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
• Notion de la statistique F (F-statistic)
• Test d’hypothèse
• H0: β1 = β2 = β3 = … = βp = 0
• H1: au moins un βj est non nul
Ici F = 570 >> 1 alors on rejette H0
Pour répondre à la question, il ne faut pas regarder
individuellement les p-value de chaque coefficient. Voir
question 3. plus loin.
somme des carrés totale
(SCT)
il s’ajuste au nombre de variables, ici p

2. Quelle est la "force" de cette relation ?
summary(modele)
Call:
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Mesures de qualité du modèle:
• RSE = 1.686
• la moyenne de Sales est 14.022
• donc une erreur de RSE / 𝑆𝑎𝑙𝑒𝑠 = 12%
• R2
• 89.7% de la variance totale est expliquée par le
modèle.
• Adjusted R2
• ajoute une pénalité sur le nombre de variables
• R2 augmente si on ajoute une variable, mais si la variable
n’apporte aucune nouvelle information l’Adjusted R2
n’augmentera pas
SSE = SST – SSR   SCE = SCT - SCR
SS: sum of squares   SC: somme des carrées
E=Explained, T=Total, R=Residual

3. Quel média contribue aux ventes?
summary(modele)
Call:
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
• Rappel: Pr(>|t|) = p-value doit être
inférieur au seuil de signification (5%) ou
probabilité d’erreur de type I
• Les valeurs de p-value respectives
suggèrent que seuls les médias TV et
Radio sont liées aux ventes (Sales)
Note: si le nombre de variables p est grand, on risque
de faire des mauvaises interprétations: on pourrait
avoir quelques p-values < 0.05 par hasard
Dans ce cas, et pour répondre à cette question, une
méthode de « sélection de modèle » (expliquée plus
loin dans ce cours) est préférable.

4. Dans quelle mesure chaque média contribue-t-il aux ventes?
summary(modele)
Call:
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Première approche: R2
• Vous pouvez effectuer une régression
linéaire simple pour chaque variable:
TV, Radio et Newspaper.
• Comparez les R2 respectifs
• TV: R2 = 0.61
• Radio: R2 = 0.33
• Newspaper: R2 = 0.05
• Il y a évidence d’une association plutôt
« molle » entre Newspaper et les ventes,
lorsque l’on ignore TV et Radio !

4. Dans quelle mesure chaque média contribue-t-il aux ventes?
summary(modele)
Call:
Residuals:
-8.8277 -0.8908 0.2418 1.1893 2.8292
Coefficients:
(Intercept) 2.938889 0.311908 9.422 <2e-16 ***
TV 0.045765 0.001395 32.809 <2e-16 ***
Radio 0.188530 0.008611 21.893 <2e-16 ***
Newspaper -0.001037 0.005871 -0.177 0.86
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Deuxième approche: les IC
• Utilisez les Std. Error pour
construire les intervalles de confiance à
95% respectifs
• TV: CI95 = (0.043, 0.049)
• Radio: CI95 = (0.172, 0.206)
• Newspaper: CI95 = (-0.013, 0.011)
• Le IC à 95% de Newspaper inclut le zéro: la
variable n’est pas significative statistiquement
… peut être dû à la multicolinéarité ? vérifiez:
>library(car)
>vif(modele) # Facteur d'inflation de la variance
TV Radio Newspaper
1.004611 1.144952 1.145187

5. Comment prédire les futures ventes avec le plus d'exactitude possible?
• Attention: ici on évalue la prévision du modèle avec l’ensemble de données d’apprentissage
• Intervalle de confiance des prévisions (Y = f(X) + 𝜖)
>ICpred <- predict(object = modele, newdata = data, interval = "pred", level = 0.95)
>head(ICpred)
fit lwr upr
1 20.52397 17.158283 23.88967
2 12.33785 8.981672 15.69404
3 12.30767 8.919038 15.69630
...
• Intervalle de confiance de la droite ajustée (E(Y))
>ICdte <- predict(object = modele, newdata = data, interval = "conf", level = 0.95)
head(ICdte)
fit lwr upr
1 20.52397 19.99627 21.05168
2 12.33785 11.87465 12.80106
3 12.30767 11.64932 12.96602
…
les ICpred seront toujours plus large que les ICdte
car ils tiennent compte de l’incertitude ou erreur
irréductible 𝜖

5. La relation est-elle linéaire?
• Afficher les résidus … commentez

5. Y a-t-il une synergie entre les média?
• Il se peut que la relation entre Y et les
variables TV et Radio ne soit pas additive !
• il y a interaction entre ces 2 variables
• les résidus positifs restent autour de la ligne
de 45° où les budgets de TV et de Radio sont
répartis de façon presque égale
• les résidus négatifs (difficile à voir dans la
figure) sont éloignés de cette ligne
terme d’intéraction

• Cas des variables catégorielles
• Fonction R: model.matrix()
model.matrix(object = ~ ., data = Credit )
convertir en data.frame si vous utilisez lm()
vous pouvez lancer lm() avec la colonne (Intercept)

Bibliographie
Lafont G., Leçon 4 Corrélations, Module EAR206, CNAM de Paris, 2013
Ng A., Machine Learning MOOC, Coursera – Stanford University
Coursera, Data Analysis and Statistical Inference MOOC, Coursera – Duke University
Cornillon P., Matzner-LØber E., Régression avec R, ISBN 9782817801834, Springer, 2011

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