Modélisation de régression : Sélection de variable

Cette séance de cours traite du processus de construction de modèles dans la modélisation de régression, en se concentrant sur les objectifs de compréhension et de prédiction. L'instructeur explique l'importance de l'interprétation dans la compréhension de la réalité sous-jacente et le rôle de la prédiction dans le contrôle des processus. Différents modèles peuvent sadapter également, ce qui entraîne la nécessité dune sélection de modèles basée sur des explications alternatives. La séance de cours couvre également le méta-algorithme pour l'investigation statistique, y compris les étapes telles que l'analyse des données exploratoires, le choix d'une variable de réponse, l'ajustement des modèles et l'évaluation de la qualité des modèles. La sélection des variables est mise en évidence comme une étape cruciale dans la construction du modèle, impliquant des considérations telles que lindépendance des variables, la cohérence du modèle et linclusion des covariables pertinentes.