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 : |
Jean-Marc Azais, Auteur |
Editeur : |
Paris : Dunod |
Année de publication : |
2012 |
Importance : |
322 p |
Format : |
24 x 17 cm |
ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-10-058268-6 |
Langues : |
Français (fre) Langues originales : Français (fre) |
Mots-clés : |
Le modèle linéaire |
Index. décimale : |
519 |
Résumé : |
Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de Mathématiques, de Mathématiques appliquées, de Biométrie, d'Econométrie ou de Biostatistique, ainsi qu'aux élèves des écoles d'ingénieurs.
Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique inférentielle mis en oeuvre car il suit après l'étude descriptive des données. Englobant la régression, l'analyse de la variance, la sélection de modèles, les modèles mixtes et les plans d'expérience, le cours est illustré d'exemples concrets traités avec les logiciels de statistique les plus répandus : SAS (Économie et Biométrie) et R (logiciel libre et gratuit très utilisé en mathématiques appliquées). En fin de chapitre, des exercices sont proposés : les corrigés et les programmes sont téléchargeables sur le site dunod.com.
Cette seconde édition corrigée et actualisée tient compte des dernières évolutions logicielles. |
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 |
Le modèle linéaire par l'exemple : Régression, analyse de la variance et plans d'expérience illustrés par R et SAS [texte imprimé] / Jean-Marc Azais, Auteur . - Paris : Dunod, 2012 . - 322 p ; 24 x 17 cm. ISBN : 978-2-10-058268-6 Langues : Français ( fre) Langues originales : Français ( fre)
Mots-clés : |
Le modèle linéaire |
Index. décimale : |
519 |
Résumé : |
Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de Mathématiques, de Mathématiques appliquées, de Biométrie, d'Econométrie ou de Biostatistique, ainsi qu'aux élèves des écoles d'ingénieurs.
Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique inférentielle mis en oeuvre car il suit après l'étude descriptive des données. Englobant la régression, l'analyse de la variance, la sélection de modèles, les modèles mixtes et les plans d'expérience, le cours est illustré d'exemples concrets traités avec les logiciels de statistique les plus répandus : SAS (Économie et Biométrie) et R (logiciel libre et gratuit très utilisé en mathématiques appliquées). En fin de chapitre, des exercices sont proposés : les corrigés et les programmes sont téléchargeables sur le site dunod.com.
Cette seconde édition corrigée et actualisée tient compte des dernières évolutions logicielles. |
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 |
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