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Analyse Discriminante et Régression Logistique (UBS – Licence MIS)

Ce cours présente l’analyse discriminante et  la régression logistique c’est-à-dire les deux méthodes paramétriques de prédiction de variables binaires (ou par extension qualitatives) historiquement les plus utilisées.

Le cours commence par un rappel concernant la régression linéaire pour comparer l’approche statistique (conditionnelle) et l’approche probabiliste (non conditionnelle) adrl1.

Puis on introduit le cas d’un couple bernouléo-gaussien adrl2 et l’on évoque un cas plus général adrl3.

 

Régression

La régression est une méthode utilisée pour faire de la prédiction. Je vous propose le programme suivant :

  1. Régression à une variable explicative
    1. Introduction du problème : l-reg1v-intro
    2. Modélisation :  l-reg1v-model
    3. Mise en œuvre : l-reg1v-aspop
    4. Estimation des paramètres : l-reg1v-estim
    5. Validation du modèle : l-reg1v-qualmod
  2. Régression à deux variables explicatives : l-reg2v-tot

Deux jeux de données utiles : voit-fr, children

et pour les élèves de TB un fichier qui n’a rien à faire ici : accident