fr
Bookeenstore 0 Panier
Menu
chargement
chargement
chargement
chargement
chargement
chargement
18,99 €
Format PDF | Digital watermarking (En savoir plus sur les formats)
Téléchargement immédiat | Lecture multi-support

Résumé

Cet ouvrage expose, de manière détaillée avec 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 carrés. Les fondamentaux de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et leur utilité, sont expliqués. La deuxième partie est consacrée à l’inférence et présente les outils permettant de vérifier les hypothèses mises en oeuvre. Les techniques d’analyse de la variance et de la covariance sont également présentées dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite abordé dans la troisième partie. Différentes méthodes de réduction de la dimension telles que la sélection de variables, les régressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposées. Un dernier chapitre propose des algorithmes (basé sur l’apprentissage/validation ou la validation croisée) qui permettent de comparer toutes ces méthodes. La quatrième partie se concentre sur les modèles linéaires généralisés et plus particulièrement sur les régressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de régularisation. Une section particulière est consacrée au scoring en régression logistique. Enfin, la dernière partie présente l’approche non paramétrique à travers les splines, les estimateurs à noyau et des plus proches voisins.

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 R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complété par une suite d’exercices corrigés. Les codes, les données et les corrections des exercices se trouvent sur le site https://regression-avec-r.github.io/

Cet ouvrage s’adresse principalement à des étudiants de Master et d’écoles d’ingénieurs ainsi qu’aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquées.

Lire la suite

9782759821839

Avis des lecteurs

Noter cet ebook :
Publier mon avis :
Fermer

Partager mon avis

Bookeen Diva
Vous voulez lire « Régression avec R - 2e édition » en toute mobilité ?
Lisez cet ebook sur une liseuse Bookeen.

Informations

Titre Régression avec R - 2e édition
Auteurs , , ,
Editeur EDP sciences
Collection PRATIQUE R
Date de publication 7 novembre 2019
Nombre de pages 400
Catégories Probabilité et statistiques; Mathématiques
Langue FR
Date de livraison Immédiat (à partir de la date de publication)

Droits numériques

Ean PDF 9782759821839
Type de protection Digital watermarking
Ean papier 9782759820764
Haut