Régression et analyse de la variance

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Régression et analyse de la variance

Présentation

Partie 1 - Modèles de régression linéaire

  • Formulation du modèle linéaire simple gaussien standard.
  • Estimation des paramètres du modèle : optimalité statistique du critère des moindres-carrés ordinaire.
  • Équation de la variance (avec démonstration) et calcul du coefficient de détermination.
  • Propriétés des estimateurs des paramètres et propriétés des valeurs prédites par le modèle (lois et intervalles de confiance).
  • Tests de Fisher d’hypothèses linéaires ou affines sur les paramètres.
  • Extension, sans démonstration, au modèle linéaire multiple gaussien standard.

Partie 2 - Modèles usuels d’analyse de la variance à un facteur

  • Les différentes formulations du problème de moindres carrés.
  • Propriétés des estimateurs.
  • Équation de la variance et test de Fisher pour l’égalité des moyennes.

Partie 3 - Tests de normalité (sans démonstration)

  • Droite de Henry

Test de Shapiro-Wilk

Volume horaire

  • Travaux Dirigés : 19.5h
  • Cours Magistral : 19.5h

Examens

30% contrôle continu 70% examen

En bref

Crédits ECTS 4.0

Nombre d'heures 39.0

Niveau d'étude BAC +3

Contact(s)

Composante

Lieu(x)

  • Pau