Séance de cours
Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres
Séances de cours associées (38)
Régression linéaire : bases et applications
Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.
Régression linéaire : Les moindres carrés
Déplacez-vous dans la régression linéaire, en mettant l'accent sur l'estimation des moindres carrés, les résidus et la variance.
Comparaison de modèle en régression linéaire
Explore la comparaison des modèles en régression linéaire par la somme résiduelle de la réduction des carrés et des tests F.
Diagnostics du modèle : Observations aberrantes, de levier et d'influence
Explore les observations aberrantes, les effets de levier et les influences dans les modèles statistiques, y compris les méthodes de détection et d'évaluation.
Approximation des moindres carrés
Explique le concept d'approximation des moindres carrés et son calcul dans des cas spécifiques et généraux.
Régression multilinéaire : Optimisation de la conception
Explore la régression multilinéaire, l'optimisation de la conception, ANOVA, l'ajustement du modèle et la conception expérimentale.
Modèle avec interactions
Explique les modèles avec des interactions, en mettant laccent sur limportance des facteurs et des valeurs F.
Apprentissage automatique dans la modélisation du risque de crédit
Comparer l'apprentissage automatique avec les modèles traditionnels de modélisation du risque de crédit, en mettant l'accent sur les relations non linéaires et les améliorations prédictives.