Sélection du modèle: Non-Nested Model Selection

Cette séance de cours couvre la théorie et la pratique de la sélection de modèles, en se concentrant sur les modèles non imbriqués. Il traite de la sélection automatique des modèles et de la construction, en explorant des critères tels que les statistiques AIC, BIC et Cp. Le compromis biais / variance et lerreur de prédiction attendue sont également expliqués, ainsi que les concepts de matrice de conception, de modèle vrai et de modèles corrects / erronés. Différents critères et méthodes de sélection de modèles tels que la validation croisée, l'AIC et les expériences de simulation sont présentés, ce qui donne un aperçu du compromis entre la complexité et la précision du modèle.