Régression Linéaire Et Analyse De La Variance

Régression simple

• Aspects descriptifs : méthode des moindres carrés
• Aspects statistiques : validation du modèle, tests concernant les coefficients, étude des résidus et des points influents
• Utilisation du modèle en prévision

Régression multiple

• Études préalables à la construction d'un modèle : représentation graphique des individus et des variables
• Présentation du modèle : estimation des paramètres, tests, étude de la qualité du modèle
• Le problème de la sélection des variables : les méthodes de régression pas à pas, choix du "meilleur" modèle
• L'introduction de variables qualitatives dans un modèle de régression multiple

L'introduction de variables qualitatives dans un modèle de régression multiple

Analyse de la variance à un facteur

• Le modèle à effets fixes, tests de comparaisons multiples, analyse de la variance non paramétrique

Analyse de la variance à deux facteurs et plus

• La notion d'interactions
• Utilisation de variables quantitatives et qualitatives dans le cadre du modèle linéaire général (analyse de la covariance)Applications informatiques

• Mise en œuvre des méthodes de régression et d'analyse de la variance sous SAS et STATGRAPHICS