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81 recherche sur le mot-clé 'REGRESSION LINEAIRE'
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Sont abordés successivement : quand fait-on une régression ?, analyse de la régression linéaire simple et multiple, sélection de variables, les dangers de la régression, la régression un outil à tout faire.ouvrage
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S. Bonelli ; H. Felix ; R. Tourment ; CEMAGREF AIX EN PROVENCE OIAX ; Deuxième conférence nationale JN-FIAB'98 sur la fiabilité des matériaux et des structures, Université de Marne la Vallée, 23-24 novembre 1998 (1998; FRA) ; UNIVERSITE PARIS VIII MARNE LA VALLEE | PARIS : ED.HERMES | 1998Les méthodes d'analyse statistique des mesures d'auscultation de barrages sont utilisées depuis plusieurs décades. La simplicité et la flexibilité de ces modèles en font des outils puissants de représentation graphique et d'interprétation des me[...]ouvrage
Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique inférentielle mis en ½uvre. Il suit immédiatement l'étude descriptive des données. Son intérêt principal réside dans la simplicité de ses algorithmes d'estimation et de test qui perm[...]ouvrage
Y a-t-il une différence de goût entre diverses boissons au cola ? Comment faire un béton sans bulles ? Comment évolue le prix d'une voiture d'occasion en fonction de son modèle et de son âge ? Pour répondre à ces questions, cet ouvrage présente [...]ouvrage
L'ouvrage présente les méthodes de l'analyse statistique des modèles de régression non-linéaire et les illustre au moyen de quelques exemples empruntés à divers domaines de la biologie et de l'agronomie. Il s'adresse à des statisticiens, des uti[...]ouvrage
Cet ouvrage expose en détail l'une des méthodes statistiques les plus courantes : la régression. Il concilie théorie et applications, en insistant notamment sur l'analyse de données réelles avec le logiciel R. Les premiers chapitres sont consacr[...]ouvrage
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A. Gelman ; J. Hill | New York, USA : Cambridge University Press | Analytical methods for social research | 2007This book offers a comprehensive look at modern statistical modeling from simple linear regression through causal inference and advanced hierarchical structures.ouvrage
J. Faraway | 2005Linear models are central to the practice of statistics and form the foundation of a vast range of statistical methodologies. Julian J. Faraway's critically acclaimed Linear Models with R examined regression and analysis of variance, demonstrate[...]article/chapitre/communication
S. Chatterjee ; A. Hadi | 1986