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Régression avec R

Librairie Eyrolles - Paris 5e
Indisponible

Régression avec R

Régression avec R

Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Lober - Collection Pratique R

242 pages, parution le 09/11/2010

Résumé

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 oeuvre 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.

L'auteur - Pierre-André Cornillon

Pierre-André Cornillon est Maître de Conférences à l'université Rennes-2-Haute-Bretagne.

L'auteur - Eric Matzner-Lober

Eric Matzner-Løber est Professeur à l'université Rennes-2-Haute-Bretagne.

Sommaire

  • La régression linéaire simple
  • La régression linéaire multiple
  • Inférence dans le modèle gaussien
  • Validation du modèle
  • Régression sur variables qualitatives
  • Choix de variables
  • Moindres carrés généralisés
  • Ridge et Lasso
  • Régression sur composants : PCR et PLS
  • Régression spline et régression à noyau
  • Régression biaisée
  • A - Rappels
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Caractéristiques techniques

  PAPIER
Éditeur(s) Springer
Auteur(s) Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Lober
Collection Pratique R
Parution 09/11/2010
Nb. de pages 242
Format 15,5 x 23,5
Couverture Broché
Poids 450g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782817801834
ISBN13 978-2-8178-0183-4

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