MV4AE035

MV4AE035 - Régression Linéaire

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Ressources

• Le polycopié de Arnaud Guyader.

• Le modèle linéaire et ses extensions, L. Bel, JJ. Daudin, M. Etienne, E. Lebarbier, T. Mary-Huard, S. Robin, C. Vuillet

• An Introduction to Statistical Learning, G. James, D. Witten, T. Hastie and R. Tibshirani

• Quarto cheat sheet

Supports de cours

• CM1: Régression simple - MCO
• CM2: Régression simple - Gaussien
• CM3: Régression multiple - MCO
• CM4: Régression multiple - Gaussien
• CM5: Tests et sélection de modèle
• CM5 (bonus): Sélection de variables
• CM6: Validation de modèle
• CM7: ANOVA
• CM9: Modèles Mixtes

TDs

• TD1: Régression simple
• TD2: Régression multiple
• TD3: Sélection de modèle

TPs

• TP1: Régression multiple
• TP2: ANOVA

Fiches Synthétiques

Attention: ces fiches ont été produites par des étudiant·e·s, et peuvent contenir des erreurs.

• Usual Distributions
• Régression Multiple : Interprétation Géométrique des Projections par @Nigilan-rgb
• Formulaire : Régression Linéaire Simple et Multiple par @Nigilan-rgb

Annales

• Examen intermédiaire :
  • 2024-2025 : énoncé et corrigé.
  • 2025-2026 : énoncé et corrigé.
• Examen final :
  • 2024-2025 : énoncé et corrigé.

Evaluations

• 1/2 examen intermédiaire (EI)

• 1/2 examen final

Points bonus

• Typos et erreurs dans les diapos et fiches
  • k-ème PR accepté = 1 / 2^k points en plus sur la note de l’EI.
  • Vaut aussi pour les fiches de vos collègues.
• Fiches synthétiques
  • k-ème fiche acceptée (PR) = 1 / 2^k points en plus sur la note de l’EI.

Contributions

• Créer une “pull request” (PR) à partir d’une branche séparée.

• Respecter la structure des dossiers.

• Messages de “commits” et “PR” informatifs :

  • partie du cours visée
  • type de PR (correction ou nouvelle fiche)
  • nature de l’erreur
  • …

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