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Les modèles linéaires, comme leur nom l'indique, relient un résultat à un ensemble de prédicteurs d'intérêt en utilisant des hypothèses linéaires. Les modèles de régression, un sous-ensemble de modèles linéaires, sont l'outil d'analyse statistique le plus important dans la boîte à outils d'un data scientist. Ce cours couvre l'analyse de régression, les moindres carrés et l'inférence à l'aide de modèles de régression. Des cas particuliers du modèle de régression, ANOVA et ANCOVA seront également abordés. L'analyse résiduelle et la variabilité seront étudiées. Le cours couvrira la réflexion moderne sur la sélection de modèles et les nouvelles utilisations des modèles de régression, y compris le lissage des nuages de points.
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Professeur de biostatistique
École de santé publique Bloomberg
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