Modèle Linéaire Généralisé
Enseignant : 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). Le logiciel utilisé est R.
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