Éléments de modélisation statistique

-Tests non paramétriques : fonction de répartition empirique, test de Kolmogorov d'adéquation, tests de comparaison de deux échantillons (Kolmogorov-Smirnov et test de Wilcoxon), tests de normalité (Kolmogorov et Shapiro-Wilk)
-Tests du khi-deux d'ajustement, d'adéquation à une famille de loi, d'indépendance et d'homogénéité
-Modèle linéaire : estimation des paramètres (modèle régulier et singulier sous contraintes d'identifiabilité), intervalle de confiance pour les paramètres, intervalle de confiance pour la réponse moyenne, intervalle de prédiction, test de Fisher de sous-modèle, sélection de variables. Régression linéaire, ANOVA à un et deux facteurs, ANCOVA
-Modèle linéaire généralisé : inférence statistique, sélection de variables
  Régression logistique, modèle loglinéaire

Les TP et le projet seront effectués avec le logiciel R.