Régression avec R (notice n° 72506)

détails MARC
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003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
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020 ## - INTERNATIONAL STANDARD BOOK NUMBER
International Standard Book Number 9782759820764
035 ## - SYSTEM CONTROL NUMBER
System control number FRCYB88876314
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency FR-PaCSA
Language of cataloging fr
Transcribing agency
Description conventions rda
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Cornillon, Pierre-André
245 01 - TITLE STATEMENT
Title Régression avec R
Statement of responsibility, etc. ['Cornillon, Pierre-André', 'Hengartner, Nicolas', 'Matzner-Løber, Eric']
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer EDP Sciences
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2019
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent p.
336 ## - CONTENT TYPE
Content type code txt
Source rdacontent
337 ## - MEDIA TYPE
Media type code c
Source rdamdedia
338 ## - CARRIER TYPE
Carrier type code c
Source rdacarrier
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Cet ouvrage expose, de manière détaillée avec exemples à l'appui, différentes façons de répondre à un des problèmes statistiques les plus courants : la régression. Cette nouvelle édition se décompose en cinq parties. La première donne les grands principes des régressions simple et multiple par moindres carrés. Les fondamentaux de la méthode, tant au niveau des choix opérés que des hypothèses et leur utilité, sont expliqués. La deuxième partie est consacrée à l'inférence et présente les outils permettant de vérifier les hypothèses mises en oeuvre. Les techniques d'analyse de la variance et de la covariance sont également présentées dans cette partie. Le cas de la grande dimension est ensuite abordé dans la troisième partie. Différentes méthodes de réduction de la dimension telles que la sélection de variables, les régressions sous contraintes (lasso, elasticnet ou ridge) et sur composantes (PLS ou PCR) sont notamment proposées. Un dernier chapitre propose des algorithmes (basé sur l'apprentissage/validation ou la validation croisée) qui permettent de comparer toutes ces méthodes. La quatrième partie se concentre sur les modèles linéaires généralisés et plus particulièrement sur les régressions logistique et de Poisson avec ou sans technique de régularisation. Une section particulière est consacrée au scoring en régression logistique. Enfin, la dernière partie présente l'approche non paramétrique à travers les splines, les estimateurs à noyau et des plus proches voisins. La présentation témoigne d'un réel souci pédagogique des auteurs qui bénéficient d'une expérience d'enseignement auprès de publics très variés. Les résultats exposés sont replacés dans la perspective de leur utilité pratique grâce à l'analyse d'exemples concrets. Les commandes permettant le traitement des exemples sous R figurent dans le corps du texte. Enfin, chaque chapitre est complété par une suite d'exercices corrigés. Les codes, les données et les corrections des exercices se trouvent sur le site https://regression-avec-r.github.io/ Cet ouvrage s'adresse principalement à des étudiants de Master et d'écoles d'ingénieurs ainsi qu'aux chercheurs travaillant dans les divers domaines des sciences appliquées.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element
700 0# - ADDED ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Cornillon, Pierre-André
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Personal name Hengartner, Nicolas
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Personal name Matzner-Løber, Eric
856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Access method Cyberlibris
Uniform Resource Identifier <a href="https://international.scholarvox.com/netsen/book/88876314">https://international.scholarvox.com/netsen/book/88876314</a>
Electronic format type text/html
Host name

Pas d'exemplaire disponible.

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