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
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"

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
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"