Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xiv
  2. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 1-28
  3. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 29-46
  4. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 47-66
  5. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 67-88
  6. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 89-124
  7. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 125-156
  8. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 157-168
  9. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 169-190
  10. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 191-210
  11. Pierre-André Cornillon, Eric Matzner-Løber
    Pages 211-228
  12. Back Matter
    Pages 229-242

About this book

Introduction

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 œuvre 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.

Vous pouvez télécharger les exercices corrigés ainsi que les commandes R de l’ouvrage sur ce site (voir rubrique « Informations complémentaires » sur la colonne de droite). 

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

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

Keywords

Analyse de la (co-)variance Choix de variable Logiciel R Modèle linéraire Régression

Authors and affiliations

  • Pierre-André Cornillon
    • 1
  • Eric Matzner-Løber
    • 1
  1. 1.Département MASSUniversité Rennes-2-Haute-BretagneRennes CedexFrance

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-2-8178-0184-1
  • Copyright Information Springer-Verlag France S.A.R.L. 2011
  • Publisher Name Springer, Paris
  • eBook Packages Mathematics and Statistics
  • Print ISBN 978-2-8178-0183-4
  • Online ISBN 978-2-8178-0184-1
  • About this book