Régression avec R : : 3ème édition /

Régression avec R : : 3ème édition / / Laurent Rouvière, Pierre-André Cornillon, Nicolas Hengartner, Eric Matzner-Løber.

Show other versions (1)

Cet ouvrage expose de manière détaillée, exemples à l’appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants : la régression. Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des régressions simple et multiple par moindres c...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Superior document:Title is part of eBook package: De Gruyter DG Plus PP Package 2023 Part 2
VerfasserIn:
Cornillon, Pierre-André,
Hengartner, Nicolas,
Matzner-Løber, Eric,
Place / Publishing House:Les Ulis : : EDP Sciences, , [2023]
©2023
Year of Publication:2023
Language:French
Online Access:
Physical Description:1 online resource (452 p.)
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Table of Contents:
  • Frontmatter
  • REMERCIEMENTS
  • AVANT-PROPOS
  • Table des matières
  • Première partie Introduction au modèle linéaire
  • Chapitre 1 La régression linéaire simple
  • Chapitre 2 La régression linéaire multiple
  • Chapitre 3 Validation du modèle
  • Chapitre 4 Extensions : non-inversibilité et (ou) erreurs corrélées
  • Deuxième partie Inférence
  • Chapitre 5 Inférence dans le modèle gaussien
  • Chapitre 6 Variables qualitatives : ANCOVA et ANOVA
  • Troisième partie Réduction de dimension
  • Chapitre 7 Choix de variables
  • Chapitre 8 Régularisation des moindres carrés : ridge, lasso, elastic-net
  • Chapitre 9 Régression sur composantes : PCR et PLS
  • Chapitre 10 Comparaison des différentes méthodes, étude de cas réels
  • Quatrième partie Le modèle linéaire généralisé
  • Chapitre 11 Régression logistique
  • Chapitre 12 Régression de Poisson
  • Chapitre 13 Régularisation de la vraisemblance
  • Chapitre 14 Comparaison des différentes méthodes en classification supervisée, études de cas réel
  • Chapitre 15 Données déséquilibrées
  • Cinquième partie Introduction à la régression non paramétrique
  • Chapitre 16 Introduction à la régression spline
  • Chapitre 17 Estimateurs à noyau et k plus proches voisins
  • Annexe A Rappels
  • Bibliographie
  • Index
  • Notations
  • Fonctions et packages R

Similar Items