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Sélections de modèle en régression par tests multiples hiérarchiques

Kód: 06857352

Sélections de modèle en régression par tests multiples hiérarchiques

Autor Walid Al Akhras

On rencontre fréquemment dans le contexte d'expérimentations scientifiques, le problčme de lier le résultat Y d'une certaine expérience ŕ l'état d'un certain nombre de conditions expérimentales représentées par {X1,...,XK}, notre ... celý popis

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On rencontre fréquemment dans le contexte d'expérimentations scientifiques, le problčme de lier le résultat Y d'une certaine expérience ŕ l'état d'un certain nombre de conditions expérimentales représentées par {X1,...,XK}, notre but au début de notre ouvrage, est de répondre ŕ la question " Quels sont les avantages ŕ rechercher un modčle parcimonieux en régresseurs? " Par la suite, on discute l'effet de multiplicité de tests, qui peut s'exprimer selon Diaconis (1985): " If enough statistics are computed, some of them will be sure to show structure ". Ŕ la fin de notre ouvrage, on présente la méthode de Meinshausen qui est une méthode hiérarchique pour la sélection de modčles, et on met ŕ votre disposition les résultats des simulations pour comparer la puissance de cette méthode et sa correction de Shaffer contre les anciennes méthodes comme Bonferroni, Wald, Holm, AIC, BIC et R2 ajustée.

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Zařazení knihy Knihy ve francouzštině LITTÉRATURE GÉNÉRALE Essais littéraires

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