Modèles additifs généralisés : applications et techniques

Cette séance de cours couvre les modèles additifs généralisés (GAM), en commençant par les bases des modèles linéaires et la régression multiple. Il s'inscrit ensuite dans le concept des GAM, expliquant comment ils étendent les GLM en incorporant des fonctions lisses des covariables. La séance de cours démontre l'utilisation des bases polynômes et cubiques pour modéliser les fonctions lisses, ainsi que le contrôle de la lissage du modèle par les pénalités. Des exemples pratiques utilisant l'emballage mgcv dans R sont fournis pour illustrer l'ajustement des GAM et la visualisation des résultats. De plus, la séance de cours introduit des modèles mixtes linéaires comme extension du modèle linéaire, intégrant des effets aléatoires. L'instructeur met l'accent sur les applications pratiques au moyen d'exemples et d'extraits de code.