Si vous savez que certaines variables indépendantes ont une incidence sur une autre variable d'intérêt (la variable dépendante), utilisez une régression linéaire multiple comme méthode de prévision pour cette variable. Par exemple, les températures estivales influent sur la consommation électrique car, comme il fait plus chaud, davantage de personnes utilisent leur climatisation. Cela signifie que la consommation d'électricité (la variable dépendante) est fonction de la température (une variable indépendante).
Predictor suit ce processus pour prévoir une variable dépendante avec régression :
Il crée une équation qui définit la relation mathématique entre les variables indépendantes et une variable dépendante. Il s'agit de l'équation de régression.
Il génère une prévision pour chaque variable indépendante en exécutant toutes les méthodes de prévision de séries chronologiques sélectionnées et en utilisant la meilleure méthode pour chacune de ces séries.
Il calcule l'équation de régression avec les valeurs prévues pour la variable indépendante afin de créer la prévision de la variable dépendante.
Pour utiliser la régression linéaire multiple, procédez comme suit :
Dans le volet Méthodes de l'assistant Predictor, sélectionnez Régression linéaire multiple.
Dans la boîte de dialogue Variables de régression, sélectionnez des variables dépendantes et indépendantes. Pour obtenir des instructions, reportez-vous à la section « Sélection des variables de régression ».
Sélectionnez la méthode de régression à utiliser : Standard, Séquentiel suivant ou Séquentiel itératif. Pour obtenir des descriptions, reportez-vous au glossaire du présent document et au manuel Oracle Crystal Ball Reference and Examples Guide (disponible en anglais uniquement).
Si vous avez choisi une régression séquentielle, vous pouvez sélectionner les paramètres associés.
Pour obtenir des instructions, reportez-vous à la section « Définition des options de régression séquentielle ».
Activez ou désactivez les paramètres restants :
Inclure une constante dans l'équation de régression : permet d'inclure la constante d'interception de y dans l'équation de régression. Si cette option n'est pas sélectionnée, l'équation de régression passe par l'origine. Ce paramètre est sélectionné par défaut.
Exécuter la méthode de régression uniquement pour les variables dépendantes : si cette option est sélectionnée, les méthodes de prévision autres que la régression ne sont pas exécutées sur les variables dépendantes. Par défaut, ce paramètre n'est pas sélectionné et toutes les méthodes de prévision sont exécutées sur ces variables avec une régression linéaire.
Calculer le FIV (facteur d'inflation de la variance) pour les variables indépendantes : permet de calculer le facteur d'inflation de la variance (FIV) de chaque variable indépendante incluse dans l'équation de régression. Le FIV sert à mesure la force de la multicolinéarité (degré de corrélation) entre les variables indépendantes. Le calcul du FIV requiert du temps supplémentaire. Par défaut, ce paramètre n'est pas sélectionné.
Remarque : | Pour connaître les règles concernant le nombre minimal de points de données obligatoires dans le cadre d'une régression linéaire multiple, reportez-vous à la section « Création de feuilles de calcul avec des données historiques ». |