Régression avec R
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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| Κύριοι συγγραφείς: | , , , |
|---|---|
| Μορφή: | Livre papier |
| Γλώσσα: | Français |
| Έκδοση: |
Les Ulis :
EDP Sciences
DL 2023.
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| Έκδοση: | 3e édition. |
| Σειρά: | Pratique R
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| Θέματα: | |
| Σημείωση: |
Autre auteur : Laurent Rouvière |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
Πίνακας περιεχομένων:
- I Introduction au modèle linéaire
- 1 La régression linéaire simple
- 2 La régression linéaire multiple
- 3 Validation du modèle
- 4 Extensions : non-inversibilité et (ou) erreurs corrélées
- II Inférence
- 5 Inférences dans le modèle gaussien
- 6 Variables qualitatives : ANCOVA et ANOVA
- III Réduction de dimension
- 7 Choix de variables
- 8 Régularisation des moindres carrés : Ridge, Lasso et elastic-net
- 9 Régression sur composantes : PCR et PLS
- 10 Comparaison des différentes méthodes, étude de cas réels
- IV Le modèle lénaire généralisé
- 11 Régression logistique
- 12 Régression de Poisson
- 13 Régularisation de la vraisemblance
- 14 Comparaison en classfication supervisée
- 15 Données déséquilibrées
- V Introduction à la régression non paramétrique
- 16 Introduction à la régression spline
- 17 Estimateurs à noyau et k plus proches voisins
- A. Rappels
- Bibliographie
- Index
- Notations
- Fonctions et packages R