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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.
Introduit les bases de la régression linéaire, de l'interprétation des coefficients, des hypothèses, des transformations et de la «différence des différences» pour l'analyse causale.
Explore des méthodes robustes et résistantes dans des modèles linéaires, en soulignant l'importance de gérer les observations extrêmes et les implications de la robustesse dans les modèles de régression.
