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Régression avec R

  • Book
  • © 2011

Overview

Authors:
  1. Pierre-André Cornillon

    1. Département MASS, Université Rennes-2-Haute-Bretagne, Rennes Cedex, France

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  2. Eric Matzner-Løber

    1. Département MASS, Université Rennes-2-Haute-Bretagne, Rennes Cedex, France

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  • Le 1er ouvrage des auteurs sur la régression (Régression - Théorie et applications
  • a connu un réel succès
  • Le seul ouvrage en français uniquement dédié à la régression, et ses implémentation dans R
  • Une approche fondée sur R, langage en plein développement dans le milieu académique
  • Un prix de vente attractif et accessible
  • Includes supplementary material: sn.pub/extras

Part of the book series: Pratique R (Pratique R)

  • 16k Accesses

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Table of contents (10 chapters)

  1. Front Matter

    Pages i-xiv
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  2. La régression linéaire simple

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 1-28

  3. La régression linéaire multiple

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 29-46

  4. Inférence dans le modèle gaussien

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 47-66

  5. Validation du modèle

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 67-88

  6. Régression sur variables qualitatives

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 89-124

  7. Choix de variables

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 125-156

  8. Moindres carrés généralisés

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 157-168

  9. Ridge et Lasso

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 169-190

  10. Régression sur composantes : PCR et PLS

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 191-210

  11. Régression spline et régression à noyau

    • Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 211-228

  12. Back Matter

    Pages 229-242
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Keywords

About this book

Cet ouvrage expose de manière détaillée l’une des méthodes statistiques les plus courantes : la régression. Après avoir présenté la régression linéaire simple et multiple, il s’attache à expliquer les fondements de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et de leur utilité. Ensuite sont développés les outils permettant de vérifier les hypothèses de base mises en œuvre par la régression. Une présentation simple des modèles d'analyse de la covariance et de la variance est effectuée. L’ouvrage présente aussi les choix de modèles et certaines extensions de la régression: lasso, PLS, PCR... La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l'analyse d'exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous le logiciel R figurent dans le corps du texte.

Authors and Affiliations

  • Département MASS, Université Rennes-2-Haute-Bretagne, Rennes Cedex, France

    Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber

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