Modèle linéaire et analyse de la variance

Descriptif

Le modèle linéaire est un outil fondamental de la statistique. Le but de ce cours est d’introduire le modèle linéaire général et le modèle linéaire gaussien et d’en étudier leurs propriétés.

• Modèle linéaire, moindres carrés ordinaires
• Modèle linéaire gaussien : maximum de vraisemblance, régions de confiance, tests d’hypothèses.
• Détection des écarts au modèle
• Sélection de variables
• Analyse de la variance

Bibliographie

• Azais, J.M. et Bardet, J.M. (2005). Le modèle linéaire par l’exemple. Régression, analyse de la variance et plans d’experience, Junod, Paris.
• Cornillon, P.A., Hengartner, N., Matzner-Lober, E. et Rouvière, L. (2019). Régression avec R, EDP Sciences, 2ème édition.
• Guyana, X. (2001). Statistique et économétrie. Du modèle linéaire aux modèle non-linéaires, Ellipses.