Conclusion

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

Richard Erickson

Instructor

Ce que vous avez appris

• Comment les GLM étendent les LM :
  • Terme d'erreur de Poisson
  • Terme d'erreur binomiale
• Comprendre et visualiser les résultats
• GLM avec régression multiple

Et maintenant ?

• Cours DataCamp Régression multiple (linéaire) en R (si vous l'avez manqué)
• Extension aux effets aléatoires avec Modèles hiérarchiques et à effets mixtes en R
• Ajuster des modèles additifs généralisés en R (GAM) pour les relations non linéaires
• Choisir les coefficients via la sélection de modèle (p. ex. AIC)
• Beaucoup d'autres types de régressions
• Rechercher et consulter la documentation des packages R pour aller plus loin

Bon code !

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R