Régression avec R

Beschreibung

Cet ouvrage expose en détail l'une des méthodes statistiques les plus courantes : la régression. Il concilie théorie et applications, en insistant notamment sur l'analyse de données réelles avec le logiciel R.Les premiers chapitres sont consacrés à la régression linéaire simple et multiple, et expliquent les fondements de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et de leur utilité. Puis ils développent les outils permettant de vérifier les hypothèses de base mises en œuvre par la régression, et présentent les modèles d'analyse de la variance et covariance. Suit l’analyse du choix de modèle en régression multiple. Les derniers chapitres présentent certaines extensions de la régression, comme la régression sous contraintes (ridge, lasso et lars), la régression sur composantes (PCR et PLS), et, enfin, introduisent à la régression non paramétrique (spline et noyau).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. Chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Le niveau mathématique requis rend ce livre accessible aux élèves ingénieurs, aux étudiants de niveau Master et aux chercheurs actifs dans divers domaines des sciences appliquées.Vous pouvez télécharger les exercices corrigés ainsi que les commandes R de l’ouvrage sur ce site (voir rubrique « Informations complémentaires » sur la colonne de droite). Pierre-André Cornillon est Maître de Conférences à l’université Rennes-2-Haute-Bretagne.Eric Matzner-Løber est Professeur à l’université Rennes-2-Haute-Bretagne.
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.
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 à tous

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Pierre-André Cornillon

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Analyse de la (co-)variance Choix de variable Logiciel R Modèle linéraire Régression

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