Modèles linéaires
6 crédits Giorgio RUSSOLILLO EPN06 - Mathématique et statistique Unité d'enseignement de type cours
Publié Du 01-09-2007 au 31-08-9999
Bases d'inférence statistique : variables aléatoire, statistiques et distributions d'échantillonnage, estimation ponctuelle et par intervalle, tests d'hypothèses. Notions de calcul matriciel.
Les UE STA104 et STA101 donnent toutes les connaissances nécessaires pour intégrer le cours.
Le cours présente des méthodes pour décrire, expliquer ou prédire une variables à l'aide d'un ou plusieurs caractères quantitatifs et/ou qualitatifs. Ces méthodes, fondées sur le modèle linéaire, sont illustrées par des sorties SAS.
L'unité STA102 apparaît dans 3 cursus.
Master Sciences, technologies, santé mention Informatique parcours Systèmes d'information et business intelligence
Certificat de compétence Data analyst - Chargé(e) d'études statistiques
Licence Sciences, technologies, santé mention mathématiques parcours Sciences des données
Régression linéaire simple :
Régression linéaire multiple :
Analyse de la variance - modèle à un facteur :
Analyse de la variance - modèle à deux facteurs :
Analyse de la covariance :
Examen écrit
Titre | Auteur(s) |
---|---|
Statistique théorique et appliquée - tome 2 (De Boeck, Bruxelles 2011) | P. DAGNELIE |
Analyse de régression appliquée (Dunod 2004) | Y. DODGE |
Applied regression analysis (Wiley 1998) | N. DRAPER et H. SMITH |
Statistique: la théorie et ses applications (Springer 2010) | M. LEJEUNE |
SAS for Linear Models, Fourth Edition (SAS Institute Inc. 2002) | R.C. LITTELL |
Probabilités, analyse des données, statistique (Technip 2011) | G.SAPORTA |
Univariate and Multivariate General Linear Models: Theory and Applications using SAS Software (SAS Institute Inc. 1997) | N.H. TIMM |
Statistique. Méthodes pour décrire, expliquer et prévoir. (Dunod, 2007) | M.TENENHAUS |