Modèle Linéaire

Modèle Linéaire Généralisé

 

Enseignant responsable : Cécile Chouquet

 

Cours : 14 H

 

Objectifs de l’enseignement : Ce cours a pour objectif une présentation des extensions maintenant classiques du modèle linéaire. Ces dernières sont justifiées par l’étude de données d’observation pour lesquelles l’hypothèse gaussienne serait peu réaliste ou même erronée : réponse qualitative, dénombrement… Les extensions principales sont présentées. Elles incluent l’étude des tableaux de contingence et quelques cas simples d’études cas-contrôle. Chaque extension est illustrée par un exemple (réel ou simulé). Les logiciels utilisés sont R et SAS mais sans exclusive.

 

Pré-requis : Modèle linéaire usuel : régression (simple, multiple), analyse de la variance (à un ou deux facteurs). Lois de probabilités usuelles : univariées (normale, Poisson et binomiale) et multivariées (multinormale, multinomiale).

 

Description de l’enseignement :

Pratique de la modélisation linéaire dans la démarche statistique

Généralités sur le modèle linéaire

Régression linéaire simple et multiple

Analyse de variance à un facteur, à deux facteurs croisés

Régression logistique

Modèle log-linéaire