Multicolinéarité et sélection de variables en régression multiple » / FILALI Linda 

Public ISBD Titre : Multicolinéarité et sélection de variables en régression multiple » Type de document : texte imprimé Auteurs : FILALI Linda, Auteur ; Amina BELBEL, Auteur ; Chaima ALMI, Auteur ; Dalel Zerdazi, Directeur de thèse Editeur : CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine Année de publication : 2021 Importance : 67 f. Format : 30 cm. Note générale : Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Régression linéaire  Estimateurs concurrents  Régression régularisée  Sélection de variables. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’une des difficultés majeures avec l’estimateur usuel des MCO est le problème de la multicolinéarité. Dans ce travail, nous voulons souligner l’importance des méthodes de régularisation comme alternatives de la méthode des MCO. L’intérêt de ces méthodes est qu’elles visent à remédier les effets de la multicolinéarité qui se manifeste dans beaucoup de problèmes de régression multiple. Des études de simulation ont été effectuées pour examiner l’efficacité de ces méthodes lorsque les coefficients des MCO deviennent instables. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15228 Multicolinéarité et sélection de variables en régression multiple » [texte imprimé] / FILALI Linda, Auteur ; Amina BELBEL, Auteur ; Chaima ALMI, Auteur ; Dalel Zerdazi, Directeur de thèse . - CONSTANTINE [ALGERIE] : Université Frères Mentouri Constantine, 2021 . - 67 f. ; 30 cm. Une copie electronique PDF disponible au BUC Langues : Français (fre) Catégories : Sciences Exactes:Mathématiques Tags : Régression linéaire  Estimateurs concurrents  Régression régularisée  Sélection de variables. Index. décimale : 510 Mathématiques Résumé : L’une des difficultés majeures avec l’estimateur usuel des MCO est le problème de la multicolinéarité. Dans ce travail, nous voulons souligner l’importance des méthodes de régularisation comme alternatives de la méthode des MCO. L’intérêt de ces méthodes est qu’elles visent à remédier les effets de la multicolinéarité qui se manifeste dans beaucoup de problèmes de régression multiple. Des études de simulation ont été effectuées pour examiner l’efficacité de ces méthodes lorsque les coefficients des MCO deviennent instables. Diplome : Master 2 Permalink : https://bu.umc.edu.dz/master/index.php?lvl=notice_display&id=15228

Réservation

Réserver ce document

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MSMTH210005	MSMTH210005	Document électronique	Bibliothèque principale	Mémoires	Disponible

Documents numériques

fichier integral Adobe Acrobat PDF

---

1 (1 - 1 / 1)