README.md

AS 101 – Introduction à la régression linéaire simple et multiple en R

Atelier de niveau débutant présentent les notions de base des modèles linéaires. Il vise à établir les fondements en apprentissage statistique que tout "machine learner" doit connaître.

Objectifs :

• S’initier aux fondements théoriques des modèles linéaires ;
• Appliquer en R les méthodes d'inférence pour un modèle linéaire ;
• Interpréter les paramètres d’un modèle linéaire ;
• Faire la sélection des variables explicatives dans un modèle linéaire ;
• Utiliser un modèle linéaire pour effectuer des prévisions.

Contenu :

• Les principes de base de la modélisation statistique et la terminologie.
• Le modèle de régression linéaire et ses postulats.
• L’interprétation des paramètres.
• Le traitement de variables catégorielles et d’interactions.
• L’estimation des paramètres et l’inférence.
• Les méthodes de sélection des variables explicatives.
• Les prévisions et autres considérations.

Préalables :

Les bases de la programmation en R.