Modèles Linéaires Généralisés : Présentation Et Applications
Résumé: Les modèles linéaires généralisés (MLGs) sont une généralisation bien connue de modèle de régression linéaire dans les cas où la réponse est une variable discrète ou que le modèle est différent des modèles linéaires standards. Les modèles linéaires généralisés utilisés le plus souvent sont des modèles de régression logistiques pour des données binaires et des modèles log-linéaires pour des données non binaires (Poisson). Dans ce travaille, on a présenté ces différents types des MLGs avec leurs estimations et tests statistiques, on a aussi appliqué ces tests sur des données réels à l’aide du programme R.
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