Linear models and generalizations

Crédit : 4 ECTS
Langue du cours : anglais

Volume horaire

• CM : 46.5 h
• Volume horaire global (hors stage) : 46.5 h

Compétences à acquérir

Ce cours vise à décrire la construction et l’analyse des divers modèles paramétriques de régression linéaire et non-linéaire reliant un groupe de variables explicatives à une variable expliquée. Il inclut également des TP en R.

Description du contenu de l'enseignement

Volume horaire détaillé :
CM : 19h30
TD : 19h30
TP : 7h30
Modèle linéaire (gaussien et non gaussien) : estimateur des moindres carrés ordinaire, intervalles de confiance et de prédiction, test de Student et test de Fisher. Critères de sélection de modèle (Cp de Mallows, AIC, BIC) et procédures de sélection de variables (forward, backward). Analyse de la variance à un et deux facteurs. Modèles linéaires généralisés, formalisation, modèles logit, probit, tobit et généralisations.

Mode de contrôle des connaissances

Partiel et projet.

Pré-requis recommandés

Estimation et tests statistique.

Pré-requis obligatoires

Algèbre linéaire.

Enseignant responsable

KATIA MULLER MEZIANI