Modèles linéaires [ LSTAT2120 ]
5.0 crédits ECTS
22.5 h + 7.5 h
1q
| Enseignant(s) |
Hafner Christian ;
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Langue
d'enseignement: |
Français
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| Lieu de l'activité |
Louvain-la-Neuve
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| Thèmes abordés |
- Introduction au modèle linéaire général
- Régression multiple univariée (sélection de variables, validation du modèle, multicollinéarité, détection d'observations abberrantes, inférence concernant les coefficients de régression, la variance d'erreur,...)
- Analyse de la variance univariée (un ou plusieurs facteurs, design balancé ou non-balancé, modèle fixe, mixte ou aléatoire, inférence concernant les effets des facteurs, les intéractions, la variance d'erreur, ...)
- Régression multivariée et analyse de la variance multivariée.
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Acquis
d'apprentissage |
A l'issue de ce cours, l'étudiant sera familiarisé avec les principaux modèles linéaires d'utilisation courante en statistique et sera capable d'analyser des données réelles à l'aide de logiciels. Le cours porte surtout sur la méthodologie, l'interprétation et les mécanismes derrière les modèles linéaires et moins sur les aspects théoriques et mathématiques.
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| Contenu |
Contenu
Le cours traite différents aspects de modèles linéaires (modèles de régression et analyse de la variance) :
- sélection de variables explicatives
- multicollinéarité
- régression de Ridge
- validation du modèle
- inférence concernant les paramètres du modèle (intervalles de confiance/tests d'hypothèse pour les coefficients de régression, la variance d'erreur, intervalles de prédiction,...)
- design balancé ou non-balancé
- modèles fixes, mixtes ou aléatoires
- modèles linéaires multivariés
Méthode
Le cours comprend des exposés magistraux, des exercices sur ordinateur et un travail personnel sur ordinateur.
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| Autres infos |
Pré-requis
- Formation de base en probabilité, statistique et algèbre matricielle.
- Connaissance de base de SAS.
Evaluation
L'évaluation consiste en :
- un examen oral qui comporte surtout des questions de méthodologie, compréhension et interprétation,
- un travail sur ordinateur qui consiste en une analyse de données réelles.
Support
Les notes de cours sont distribuées lors de la première séance du cours.
Encadrement
Titulaire : Ingrid Van Keilegom, tél. : 010/47 43 30, vankeilegom@stat.ucl.ac.be
Références
Arnold, S.F. (1981), The theory of linear models and multivariate analysis. Wiley, New York.
Neter, J., Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. et Wasserman, W. (1996), Applied linear statistical models. McGraw-Hill, Boston.
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Cycle et année
d'étude |
> Master [120] en statistiques, orientation générale
> Master [120] en statistiques, orientation biostatistique
> Master [120] bioingénieur : sciences agronomiques
> Master [120] bioingénieur : sciences et technologies de l'environnement
> Master [120] bioingénieur : gestion des forêts et des espaces naturels
> Master [120] bioingénieur : chimie et bio-industries
> Master [120] en sciences mathématiques
> Certificat universitaire en statistique
> Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
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Faculté ou entité
en charge |
> LSBA
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