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Cet ouvrage expose de manière détaillée, exemples à l'appui, l’une des méthodes statistiques les plus courantes : la régression. Les premiers chapitres sont consacrés à la régression linéaire simple et multiple. Ils expliquent 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. Enfin, les derniers chapitres sont consacrés au choix de modèles ainsi qu'à certaines extensions de la régression: lasso, PLS, PCR... La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d'une expérience d'enseignement auprès de publics très variés. 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. Enfin chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Le niveau mathématique requis le rend accessible aux étudiants des écoles d'ingénieurs, de Masters et aux chercheurs dans les divers domaines des sciences appliquées.
Authors and Affiliations
Bibliographic Information
Book Title: Régression
Book Subtitle: Théorie et applications
Authors: Pierre-André Cornillon, Éric Matzner-Løber
Series Title: Statistique et probabilités appliquées
DOI: https://doi.org/10.1007/978-2-287-39693-9
Publisher: Springer Paris
Copyright Information: Springer-Verlag Paris 2007
Edition Number: 1
Number of Pages: XVI, 304
Topics: Statistical Theory and Methods, Statistics for Life Sciences, Medicine, Health Sciences, Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences, Statistics for Social Sciences, Humanities, Law, Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance