Modèle linéaire

Présentation

• Régression linéaire simple : méthode des moindres carrés, R2
• Intervalles de confiance et tests sur les paramètres, prévision.
• Régression linéaire multiple : extension de l’inférence au cadre multidimensionnel,
• Sélection de variables et choix de modèles, détection et traitement de la multicolinéarité,
• Validation du modèle : homogénéité des variances, analyse des résidus, observations influentes et/ou aberrantes.
• Analyse de la variance à 1 facteur : modélisation et tests d’hypothèse
• Tests de comparaisons multiples.

Objectifs

Fournir les concepts et les outils de la modélisation linéaire

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