Catalogue en ligne Bibliothèque de l'Ecole Nationale Polytechnique

Analyse de régression appliquée / Yadolah Dodge

Public

ISBD

Titre : Analyse de régression appliquée
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Yadolah Dodge, Auteur ; Rousson, Valentin, Auteur
Editeur : Paris : Dunod
Année de publication : 2004
Collection : Eco sup
Importance : 279 p.
Format : 24 cm
ISBN/ISSN/EAN : 978-2-10-048659-5
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Mathématiques -- Analyse de regréssion
Mathématiques -- Régression appliquée
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : Cette nouvelle édition entièrement révisée propose une présentation complète des concepts et techniques de base de l'analyse de régression et de la méthode d'estimation des paramètres. La méthode des moindres carrés y est présentée en détail dans les trois premiers chapitres, pour l'analyse de régression simple et multiple, mais l'ouvrage s'ouvre également sur d'autres méthodes. S'appuyant sur l'expérience de leur enseignement, les auteurs présentent de façon très pédagogique : l'analyse de régression linéaire ; la régression linéaire simple ; la régression multiple ; la corrélation ; les diagnostics ; le choix du modèle; l'analyse de variance et régression ; la régression ridge ; la régression lad. Chaque chapitre est illustré de nombreux exemples et comporte des exercices dont les corrigés sont fournis en fin d'ouvrage.
Note de contenu : Sommaire:
1. Analyse de régression linéaire
2. Régression linéaire simple
3. Régression multiple
4. Corrélation
5. Diagnostics
6. Choix du modèle
7. Analyse de variance et régression
8. Régression ridge
9. Régression LAD

Analyse de régression appliquée [texte imprimé] / Yadolah Dodge, Auteur ; Rousson, Valentin, Auteur . - Dunod, 2004 . - 279 p. ; 24 cm. - (Eco sup) .
ISBN : 978-2-10-048659-5
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Mathématiques -- Analyse de regréssion
Mathématiques -- Régression appliquée
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : Cette nouvelle édition entièrement révisée propose une présentation complète des concepts et techniques de base de l'analyse de régression et de la méthode d'estimation des paramètres. La méthode des moindres carrés y est présentée en détail dans les trois premiers chapitres, pour l'analyse de régression simple et multiple, mais l'ouvrage s'ouvre également sur d'autres méthodes. S'appuyant sur l'expérience de leur enseignement, les auteurs présentent de façon très pédagogique : l'analyse de régression linéaire ; la régression linéaire simple ; la régression multiple ; la corrélation ; les diagnostics ; le choix du modèle; l'analyse de variance et régression ; la régression ridge ; la régression lad. Chaque chapitre est illustré de nombreux exemples et comporte des exercices dont les corrigés sont fournis en fin d'ouvrage.
Note de contenu : Sommaire:
1. Analyse de régression linéaire
2. Régression linéaire simple
3. Régression multiple
4. Corrélation
5. Diagnostics
6. Choix du modèle
7. Analyse de variance et régression
8. Régression ridge
9. Régression LAD

Exemplaires

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire
048896 519.233.5 DOD Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible
048895 519.233.5 DOD Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible

Applied linear regression / Weisberg , Sanford

Public

ISBD

Titre : Applied linear regression
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Weisberg , Sanford, Auteur
Mention d'édition : 3 éd.
Editeur : New York : Wiley
Année de publication : 2005
Collection : Wiley series in probability and statistics
Importance : XVI-310 p.
Présentation : ill.
Format : 24 cm
ISBN/ISSN/EAN : 978-0-471-66379-9
Note générale : Bibliogr. p. 293-299. Index
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Mathématiques régression -- Linéaire appliquée
Applied linear
Linear Regression
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : Applied Linear Regression, Third Edition is thoroughly updated to help students master the theory and applications of linear regression modeling. Focusing on model building, assessing fit and reliability, and drawing conclusions, the text demonstrates how to develop estimation, confidence, and testing procedures primarily through the use of least squares regression. To facilitate quick learning, this Third Edition stresses using graphical methods to find appropriate models and to better understand them. In that spirit, most analyses and homework problems use graphs for the discovery of structure as well as for the summarization of results. This text is an excellent tool for learning how to use linear regression analysis techniques to solve and gain insight into real-life problems.
Note de contenu : Sommaire:
1. Scatterplots and Regression.
2. Simple Linear Regression.
3. Multiple Regression.
4. Drawing Conclusions.
5. Weights, Lack of Fit, and More.
6. Polynomials and Factors.
7. Transformations.
8. Regression Diagnostics: Residuals.
9. Outliers and Influence.
10. Variable Selection.
11. Nonlinear Regression.
12. Logistic Regression.
Appendix A.1. Web Site.
A.2. Means and Variances of Random Variables.
A.3. Least Squares for Simple Regression.
A.4. Means and Variances of Least Squares Estimates.
A.5. Estimating E(Y/X) Using a Smoother.
A.6. A Brief Introduction to Matrices and Vectors.
Appendix A.7. Random Vectors.
A.8. Least Squares Using Matrices.
A.9. The QR Factorization.
A.10. Maximum Likelihood Estimates.
A.11. The Box-Cox Method for Transformations.
A.12. Case Deletion in Linear Regression.

Applied linear regression [texte imprimé] / Weisberg , Sanford, Auteur . - 3 éd. . - Wiley, 2005 . - XVI-310 p. : ill. ; 24 cm. - (Wiley series in probability and statistics) .
ISBN : 978-0-471-66379-9
Bibliogr. p. 293-299. Index
Langues : Anglais (eng)
Mots-clés : Mathématiques régression -- Linéaire appliquée
Applied linear
Linear Regression
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : Applied Linear Regression, Third Edition is thoroughly updated to help students master the theory and applications of linear regression modeling. Focusing on model building, assessing fit and reliability, and drawing conclusions, the text demonstrates how to develop estimation, confidence, and testing procedures primarily through the use of least squares regression. To facilitate quick learning, this Third Edition stresses using graphical methods to find appropriate models and to better understand them. In that spirit, most analyses and homework problems use graphs for the discovery of structure as well as for the summarization of results. This text is an excellent tool for learning how to use linear regression analysis techniques to solve and gain insight into real-life problems.
Note de contenu : Sommaire:
1. Scatterplots and Regression.
2. Simple Linear Regression.
3. Multiple Regression.
4. Drawing Conclusions.
5. Weights, Lack of Fit, and More.
6. Polynomials and Factors.
7. Transformations.
8. Regression Diagnostics: Residuals.
9. Outliers and Influence.
10. Variable Selection.
11. Nonlinear Regression.
12. Logistic Regression.
Appendix A.1. Web Site.
A.2. Means and Variances of Random Variables.
A.3. Least Squares for Simple Regression.
A.4. Means and Variances of Least Squares Estimates.
A.5. Estimating E(Y/X) Using a Smoother.
A.6. A Brief Introduction to Matrices and Vectors.
Appendix A.7. Random Vectors.
A.8. Least Squares Using Matrices.
A.9. The QR Factorization.
A.10. Maximum Likelihood Estimates.
A.11. The Box-Cox Method for Transformations.
A.12. Case Deletion in Linear Regression.

Exemplaires

Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire
048402 519.233.5 WEI Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible

Regression with graphics / Lawrence C. Hamilton

Public

ISBD

Titre : Regression with graphics : a second course in applied statistics
Type de document : texte imprimé
Auteurs : Lawrence C. Hamilton, Auteur
Editeur : Belmont : Duxbury press
Année de publication : 1992
Importance : VII-XV-363 p.
Présentation : ill.
Format : 26 cm
ISBN/ISSN/EAN : 978-0-534-15900-9
Note générale : Bibliogr. pp. 357-359.-Index. pp.361-363
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Statistisk analyse
Grafisk afbildning
Regressionsanalyse
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : This text demonstrates how computing power has expanded the role of graphics in analyzing, exploring, and experimenting with raw data. It is primarily intended for students whose research requires more than an introductory statistics course, but who may not have an extensive background in rigorous mathematics. It's also suitable for courses with students of varying mathematical abilities. Hamilton provides students with a practical, realistic, and graphical approach to regression analysis so that they are better prepared to solve real, sometimes messy problems. For students and professors who prefer a heavier mathematical emphasis, the author has included optional sections throughout the text where the formal, mathematical development of the material is explained in greater detail. REGRESSION WITH GRAPHICS is appropriate for use with any (or no) statistical computer package. However, Hamilton used STAT A in the development of the text due to its ease of application and sophisticated graphics capabilities. (STATA is available in a student package from Duxbury including a tutorial by the same author:
Note de contenu : Sommaire:
1- Variable distributions
2- Bivariate regresion analysis
3- Basics of multiple regression
4- Regression criticism
5- Fitting curves
6- Robust regression
7- Logit regression
8- Principal components and factor analysis

Regression with graphics : a second course in applied statistics [texte imprimé] / Lawrence C. Hamilton, Auteur . - Belmont : Duxbury press, 1992 . - VII-XV-363 p. : ill. ; 26 cm.
ISBN : 978-0-534-15900-9
Bibliogr. pp. 357-359.-Index. pp.361-363
Langues : Français (fre)
Mots-clés : Statistisk analyse
Grafisk afbildning
Regressionsanalyse
Index. décimale : 519.233.5 Analyse de la corrélation. Analyse de régression
Résumé : This text demonstrates how computing power has expanded the role of graphics in analyzing, exploring, and experimenting with raw data. It is primarily intended for students whose research requires more than an introductory statistics course, but who may not have an extensive background in rigorous mathematics. It's also suitable for courses with students of varying mathematical abilities. Hamilton provides students with a practical, realistic, and graphical approach to regression analysis so that they are better prepared to solve real, sometimes messy problems. For students and professors who prefer a heavier mathematical emphasis, the author has included optional sections throughout the text where the formal, mathematical development of the material is explained in greater detail. REGRESSION WITH GRAPHICS is appropriate for use with any (or no) statistical computer package. However, Hamilton used STAT A in the development of the text due to its ease of application and sophisticated graphics capabilities. (STATA is available in a student package from Duxbury including a tutorial by the same author:
Note de contenu : Sommaire:
1- Variable distributions
2- Bivariate regresion analysis
3- Basics of multiple regression
4- Regression criticism
5- Fitting curves
6- Robust regression
7- Logit regression
8- Principal components and factor analysis

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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Etat_Exemplaire
044677 519.233.5 HAM Papier Bibliothèque Centrale Mathématiques Disponible

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519.233.5 : Analyse de la corrélation. Analyse de régression

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