Modèles linéaires généralisés : théorie et applications

Cette séance de cours couvre la théorie et les applications des modèles linéaires généralisés (GLM). Il commence par les bases des modèles de régression linéaire, puis se penche sur les modèles modifiés et la transformation logit. L'instructeur explique le concept des GLM, y compris la composante aléatoire, le prédicteur linéaire et la fonction de liaison. La régression logistique et la régression de Poisson sont discutées à titre d'exemples. La séance de cours explore également la fonction de lien, la régression logistique multiple et linterprétation des résultats du modèle. L'importance de l'évaluation des modèles au moyen de la déviance et de la comparaison des modèles à l'aide de tests de rapport de vraisemblance est soulignée. La séance de cours se termine par un résumé des tests de coefficients dans les modèles de régression logistique.