Explore la sélection des modèles dans la régression des moindres carrés, en abordant les défis de multicollinéarité et en introduisant des techniques de rétrécissement.

Construction du modèle: Régression linéaire

Explore la construction de modèles dans la régression linéaire, couvrant des techniques comme la régression par étapes et la régression par crête pour traiter la multicolinéarité.

Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle

Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.

Sélection du modèle: Non-Nested Model Selection

Explore la sélection des modèles, les critères, les compromis biais / variance et les méthodes de validation croisée.

Inférence statistique : Paramètres de sélection et de nuisance du modèle

Couvre la sélection des modèles, les paramètres de nuisance et les méthodes d'inférence d'ordre supérieur dans l'inférence statistique.

Méthodes de sélection des modèles en biostatistiques

Explore les méthodes de sélection des modèles en biostatistiques, en soulignant limportance de commencer par un modèle raisonnable.

Inférence pour les processus Max-Stable

Couvre les étapes d'inférence pour les processus max-stable et l'ajustement de modèles de précipitations extrêmes.

Sélection du modèle : AIC et BIC

Explore la sélection des modèles en utilisant les critères AIC et BIC, en répondant à différentes questions et à l'importance de la parcimonie dans la sélection du meilleur modèle.

Sélection du modèle

Couvre la sélection des modèles, en mettant laccent sur le compromis entre la complexité et lerreur dans lanalyse des données.