Régression avec R : : 3ème édition.
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...
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Superior document: | Pratique R Series |
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VerfasserIn: | |
Place / Publishing House: | Les Ulis : : EDP Sciences, , [2023] ©2023 |
Year of Publication: | 2023 |
Edition: | 1st ed. |
Language: | French |
Series: | Pratique R Series
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Physical Description: | 1 online resource (452 p.) |
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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