Fiches de cours 2017-2018

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Modern regression methods

MATH-408

Enseignant(s) :

Davison Anthony C.

Langue:

English

Remarque

Course given every two years

Summary

A second course on regression modelling, dealing with nonlinear effects of explanatory variables, and non-normal and dependent response variables.

Content

Revision of linear regession and likelihood inference

Fitting algorithms for nonlinear models and related diagnostics

Generalised linear model; exponential families; variance and link functions

Proportion and binary responses; logistic regession

Count data and Poisson responses; log-linear models

Overdispersion and quasilikelihood; estimating functions

Mixed models, random effects, generalised additive models and penalized regression

Keywords

Binary response; Count data; Deviance; EM algorithm; Estimating function; Iterative weighted least squares algorithm; Lasso; Likelihood; Logistic regression; Longitudinal data; Mixed model; Multinomial distribution; Overdispersion; Poisson distribution; Quasi-likelihood; Random effects

Learning Prerequisites

Required courses

Knowledge of basic probability and statistics, at, for example, the levels of MATH-240 and MATH-230

Linear models (MATH-341) or equivalent

Important concepts to start the course

Linear regression; likelihood inference; R

Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

Transversal skills

Teaching methods

Ex cathedra lectures; homework both theoretical and practical; mini-project

Expected student activities

Attending lectures; solving theoretical problems; solving applied problems using statistical software

Assessment methods

Written final exam; mini-project

Dans le cas de l'art. 3 al. 5 du Règlement de section, l'enseignant décide de la forme de l'examen qu'il communique aux étudiants concernés.

Supervision

Office hours Yes
Assistants Yes
Forum Yes

Resources

Bibliography

Davison, A. C. (2003) Statistical Models. Cambridge University Press.

Ressources en bibliothèque

Dans les plans d'études

  • Ingénierie financière, 2017-2018, Master semestre 2
    • Semestre
      Printemps
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      Ecrit
    • Crédits
      5
    • Matière examinée
      Modern regression methods
    • Cours
      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
    • Exercices
      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Ingénierie financière, 2017-2018, Master semestre 4
    • Semestre
      Printemps
    • Forme de l'examen
      Ecrit
    • Crédits
      5
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      Modern regression methods
    • Cours
      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
    • Exercices
      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Ingénierie mathématique, 2017-2018, Master semestre 2
    • Semestre
      Printemps
    • Forme de l'examen
      Ecrit
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      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
    • Exercices
      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
  • Ingénierie mathématique, 2017-2018, Master semestre 4
    • Semestre
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      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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  • Mathématiques pour l'enseignement, 2017-2018, Master semestre 2
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      2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
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  • Mathématiques pour l'enseignement, 2017-2018, Master semestre 4
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      Modern regression methods
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