| Titre : |
Le modèle linéaire par l'exemple : régression, analyse de la variance et plans d'expérience illustrés par R et SAS |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Azaïs, Jean-Marc, |
| Mention d'édition : |
2 éd |
| Editeur : |
Paris : Dunod |
| Année de publication : |
2012 |
| Importance : |
322p |
| Présentation : |
couv.ill.fig.tab.ann.bib.ind |
| Format : |
24x17 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-10-058268-6 |
| Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
| Index. décimale : |
519 |
| Résumé : |
: Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique inférentielle mis en oeuvre. Il suit immédiatement l'étude descriptive des données. Cette nouvelle édition révisée permet d'englober la régression, l'analyse de la variance, la sélection de modèles, les modèles mixtes et les plans d'expérience, et ajoute des exemples en économétrie. Le cours est illustré d'exemples concrets traités avec les logiciels de Statistique les plus répandus : SAS (Economie et Biométrie) et R (logiciel gratuit très utilisé en mathématiques appliquées), développés depuis l'édition précédente. Des exercices sont présentés à la fin des chapitres. Les corrigés sont regroupés en fin d'ouvrage. Les pré-requis en probabilités et statistique inférentielle sont exposés en annexe. Les programmes sont téléchargeables sur le site dunod.com
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| Note de contenu : |
"Sommaire
Exemples simples
Intermède métastatistique : pour une théorie pratique des tests
Introduction au modèle linéaire statistique
Problèmes spécifiques à la régression
Problèmes spécifiques à l'analyse de la variance
Analyse de la covariance
Modèles non réguliers et orthogonalité
Propriétés asymptotiques
Critères de sélection de modèles prédictifs
Modèles à plusieurs sources d'erreur : modèles mixtes"
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Le modèle linéaire par l'exemple : régression, analyse de la variance et plans d'expérience illustrés par R et SAS [texte imprimé] / Azaïs, Jean-Marc, . - 2 éd . - Paris : Dunod, 2012 . - 322p : couv.ill.fig.tab.ann.bib.ind ; 24x17 cm. ISBN : 978-2-10-058268-6 Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
| Index. décimale : |
519 |
| Résumé : |
: Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique inférentielle mis en oeuvre. Il suit immédiatement l'étude descriptive des données. Cette nouvelle édition révisée permet d'englober la régression, l'analyse de la variance, la sélection de modèles, les modèles mixtes et les plans d'expérience, et ajoute des exemples en économétrie. Le cours est illustré d'exemples concrets traités avec les logiciels de Statistique les plus répandus : SAS (Economie et Biométrie) et R (logiciel gratuit très utilisé en mathématiques appliquées), développés depuis l'édition précédente. Des exercices sont présentés à la fin des chapitres. Les corrigés sont regroupés en fin d'ouvrage. Les pré-requis en probabilités et statistique inférentielle sont exposés en annexe. Les programmes sont téléchargeables sur le site dunod.com
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| Note de contenu : |
"Sommaire
Exemples simples
Intermède métastatistique : pour une théorie pratique des tests
Introduction au modèle linéaire statistique
Problèmes spécifiques à la régression
Problèmes spécifiques à l'analyse de la variance
Analyse de la covariance
Modèles non réguliers et orthogonalité
Propriétés asymptotiques
Critères de sélection de modèles prédictifs
Modèles à plusieurs sources d'erreur : modèles mixtes"
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