Le cours traite des modèles linéaires de façon génrale. Une première partie aborde le modèle linéaire simple afin de présenter les hypothèses nécessaires à l'utilisation de ce type de modèle ainsi que l'estimation des paramètres. Le modèle multiple est ensuite présenté ainsi que les outils statistiques qui permettent d'étudier la significativité du modèle mais aussi de ses paramètres. Nous présentons également construire un intervalle de confiance sur les paramètres estimés. Dans une dernière partie, on étudiera un modèle linéaire généralisé qu'est le modèle logistique et quelques applications en Machine Learning.

Les séances de TD permettront d'appronfondir certains points présentés en cours mais aussi de mettre en pratique les outils et la méthodologie développé sur des jeux de données et d'effectuer des premières analyses.

Cours

Un polycopié de cours sera disponible porochainement. En attendant, vous pourrez toujours consulter le polycopié de cours de Stéphane Chrétien, relatif à ce cours, disponible sur sa page web

• Polycopié

Travaux Dirigés/Pratiques

Les fiches de TD/TP des différentes séances se trouvent ci-dessous. Les corrections, éventuellement accompagnées d'un code, seront disponibles au fur et à mesure des séances.

• Seance 1

• Seance 2
• Dataset

• Seance 3
• Dataset

• Seance 4

• Seance 5
• Dataset

Examens et projets

Cette section regroupe les différents examens et corrections des sujets et projets des années précédentes.

• Projet 2024
• Dataset