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Auteur Guyon, Xavier
Documents disponibles écrits par cet auteur
Faire une suggestion Affiner la rechercheStatistique et économétrie / Guyon, Xavier
Titre : Statistique et économétrie : du modèle linéaire... aux modèles non - linéaires Type de document : texte imprimé Auteurs : Guyon, Xavier, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2001 Collection : Mathématiques appliquées Importance : 205 p Présentation : ill. Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-0842-6 Note générale : Bibliogr. p. [201]-202. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Econometric models
Statistique mathématique
Économétrie
Modèles linéaires (statistique)
Modèles non linéaires (statistique)Index. décimale : 519.22 Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques Résumé : Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques paramétriques dont l'objectif est d'expliquer une variable Y à partir de variables exogènes x : description et identifiabilité de modèle, estimations des paramètres, tests de sous-hypothèse, choix et validation de modèle, prédiction, étude asymptotique. Il y a deux grandes classes de modèles suivant que la dépendance dans le paramètre est linéaire ou non. Note de contenu : Sommaire
*Le modèle linéaire.
*L'analyse de la variance.
*Asymptotique du modèle linéaire.
*Résidus non-sphériques : les MCG.
*Choix et validation de modèle.
*Régresseurs stochastiques et estimation par VI.
*Équations linéaires simultanées.
*Données binaires : la régression logistique.
*Modèles polytomiques.
*Modèle log-linéaire et table de contingence.
*Régressions non-linéaires et MLG.
*Modèle de durée et censure.
*Simulation et bootstrap.
*Solution des exercicesStatistique et économétrie : du modèle linéaire... aux modèles non - linéaires [texte imprimé] / Guyon, Xavier, Auteur . - Ellipses, 2001 . - 205 p : ill. ; 26 cm. - (Mathématiques appliquées) .
ISBN : 978-2-7298-0842-6
Bibliogr. p. [201]-202. Index
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Econometric models
Statistique mathématique
Économétrie
Modèles linéaires (statistique)
Modèles non linéaires (statistique)Index. décimale : 519.22 Théorie statistique. Modèles statistiques. Statistiques mathématiques Résumé : Cet ouvrage présente les principaux modèles statistiques paramétriques dont l'objectif est d'expliquer une variable Y à partir de variables exogènes x : description et identifiabilité de modèle, estimations des paramètres, tests de sous-hypothèse, choix et validation de modèle, prédiction, étude asymptotique. Il y a deux grandes classes de modèles suivant que la dépendance dans le paramètre est linéaire ou non. Note de contenu : Sommaire
*Le modèle linéaire.
*L'analyse de la variance.
*Asymptotique du modèle linéaire.
*Résidus non-sphériques : les MCG.
*Choix et validation de modèle.
*Régresseurs stochastiques et estimation par VI.
*Équations linéaires simultanées.
*Données binaires : la régression logistique.
*Modèles polytomiques.
*Modèle log-linéaire et table de contingence.
*Régressions non-linéaires et MLG.
*Modèle de durée et censure.
*Simulation et bootstrap.
*Solution des exercicesExemplaires
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire 047865 519.22 GUY Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible 047866 519.22 GUY Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible 047867 519.22 GUY Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible
