Cet ouvrage expose, de maniere detaillee avec exemples a l’appui, differentes facons de repondre a un des problemes statistiques les plus courants : la regression. Cette nouvelle edition se decompose en cinq parties. La premiere donne les grands principes des regressions simple et multiple par moindres carres. Les fondamentaux de la methode, tant au niveau des choix operes que des hypotheses et leur utilite, sont expliques. La deuxieme partie est consacree a l’inference et presente les outils permettant de verifier les hypotheses mises en oeuvre. Les techniques d’analyse de la variance et de la covariance sont egalement presentees dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite aborde dans la troisieme partie. Differentes methodes de reduction de la dimension telles que la selection de variables, les regressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposees. Un dernier chapitre propose des algorithmes (base sur l’apprentissage validation ou la validation croisee) qui permettent de comparer toutes ces methodes. La quatrieme partie se concentre sur les modeles lineaires generalises et plus particulierement sur les regressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de regularisation. Une section particuliere est consacree au scoring en regression logistique. Enfin, la derniere partie presente l’approche non parametrique a travers les splines, les estimateurs a noyau et des plus proches voisins. La presentation temoigne d’un reel souci pedagogique des auteurs qui beneficient d’une experience d’enseignement aupres de publics tres varies. Les resultats exposes sont replaces dans la perspective de leur utilite pratique grace a l’analyse d’exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complete par une suite d’exercices corriges. Les codes, les donnees et les corrections des exercices se trouvent sur le site Cet ouvrage s’adresse principalement a des etudiants de Master et d’ecoles d’ingenieurs ainsi qu’aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquees.

Regression avec R – 2e edition (PRATIQUE R) (French Edition) PDF

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