Régression avec R - 2e édition

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.