Cours 2022-2023

Régressions linéaire et non linéaire [SMATB325]

  • 5 crédits
  • 30h+22.5h
  • 2e quadrimestre
Langue d'enseignement: Français
Enseignant: Kiriliouk Anna

Objectifs

L'ojectif du cours est d'introduire les principaux éléments de la théorie de la régression linéaire et de la régression non linéaire. On éudiera les fondements théoriques de la régression, mais aussi les questions fondamentales que l'on doit se poser lors de la modélisation de phénomènes réels.

Contenu

Les principaux concepts étudiés sont les suivants: les variables aléatoires Normales, Chi-carré, de Student et de Fisher-Snedecor (ainsi que les relations entre ces lois), les vecteurs aléatoires et plus particulièrement les vecteurs aléatoires Gaussiens, la régression linéaire simple, la régression linéaire multiple, le modèle Normal, la multicolinéarité, les diagnostics, le choix du modèle linéaire et la régression non linéaire.


Pré-requis

Statistiques [SMATB211] et Algèbre et géométrie analytique [SMATB107]

Co-requis

Statistiques [SMATB211]

Méthodes d'enseignement

Il s'agit d'un cours magistral (13 séances). Les slides sont disponibles sur webcampus. 

Les séances d'exercices seront principalement orientées vers l'apprentissage du logiciel statistique R et l'application des méthodes de régression à des jeux de données réelles.

 

Mode d'évaluation

L'évaluation comporte deux parties.

1) Un examen écrit qui sera principalement orienté vers la connaissance et la compréhension de la théorie.

2) Quatre travaux le long du quadrimestre qui consisteront en l'analyse des jeux de données réelles, et qui comporteront les étapes suivantes: modélisation, estimation des paramètres du modèle, sélection des variables, examen de la validité du modèle choisi. L'évaluation des travaux sera faite sur base des rapports écrits.

Sources, références et supports éventuels

 

 

Langue d'enseignement

Français

Lieu de l'activité

NAMUR

Faculté organisatrice

Faculté des sciences
Rue de Bruxelles, 61
5000 NAMUR

Cycle

Etudes de 1er cycle