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Analyse de régression - Maîtriser l'art de l'analyse de régression prédire analyser décider - cover

Analyse de régression - Maîtriser l'art de l'analyse de régression prédire analyser décider

Fouad Sabry

Traduttore Nicholas Souplet

Casa editrice: Un Milliard De Personnes Informées [French]

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Sinossi

Qu'est-ce que l'analyse de régression
 
Dans la modélisation statistique, l'analyse de régression est un ensemble de processus statistiques permettant d'estimer les relations entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. La forme la plus courante d'analyse de régression est la régression linéaire, dans laquelle on trouve la droite qui correspond le mieux aux données selon un critère mathématique spécifique. Par exemple, la méthode des moindres carrés ordinaires calcule la ligne unique qui minimise la somme des carrés des différences entre les données réelles et cette ligne. Pour des raisons mathématiques spécifiques, cela permet au chercheur d'estimer l'espérance conditionnelle de la variable dépendante lorsque les variables indépendantes prennent un ensemble de valeurs donné. Les formes de régression moins courantes utilisent des procédures légèrement différentes pour estimer des paramètres de localisation alternatifs ou estimer l'espérance conditionnelle sur une collection plus large de modèles non linéaires.
 
Comment vous en bénéficierez
 
(I) Informations et validations sur les sujets suivants :
 
Chapitre 1 : Analyse de régression
 
Chapitre 2 : Moindres carrés
 
Chapitre 3 : Théorème de Gauss-Markov
 
Chapitre 4 : Régression non linéaire
 
Chapitre 5 : Coefficient de détermination
 
Chapitre 6 : Estimation des variables instrumentales
 
Chapitre 7 : Biais des variables omises
 
Chapitre 8 : Moindres carrés ordinaires
 
Chapitre 9 : Somme des carrés résiduelle
 
Chapitre 10 : Régression linéaire simple
 
Chapitre 11 : Moindres carrés généralisés
 
Chapitre 12 : Erreurs types cohérentes avec l'hétéroscédasticité
 
Chapitre 13 : Facteur d'inflation de variance
 
Chapitre 14 : Non linéaire Moindres carrés
 
Chapitre 15 : Régression en composantes principales
 
Chapitre 16 : Somme des carrés sans ajustement
 
Chapitre 17 : Effet de levier (statistiques)
 
Chapitre 18 : Régression polynomiale
 
Chapitre 19 : Modèles d'erreurs dans les variables
 
Chapitre 20 : Moindres carrés linéaires
 
Chapitre 21 : Régression linéaire
 
(II) Répondre aux principales questions du public sur l'analyse de régression.
 
(III) Exemples concrets d'utilisation de l'analyse de régression dans de nombreux domaines.
 
À qui s'adresse ce livre
 
Les professionnels, les étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs, les passionnés, les amateurs et ceux qui souhaitent aller au-delà des connaissances ou des informations de base pour tout type d'analyse de régression.
Disponibile da: 04/02/2024.
Lunghezza di stampa: 378 pagine.

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