L’objectif du cours est dans un premier temps de présenter les principes théoriques de la mise en œuvre des modèles de régression linéaires. Dans un deuxième temps, il s’agira de mettre en œuvre les différents types de modélisations linéaires (régressions simples, régression multiples, intégration des effets d’interaction, etc.) à partir du logiciel R. Dans un troisième temps, il s’agira d’interpréter les résultats obtenus et de réfléchir à la mise en œuvre des modèles les plus en adéquation avec le problème posé.

• Identifier le type de modélisation adéquate à la nature des variables
• Produire des régressions linéaires à partir du logiciel R
• Évaluer la qualité des modélisations et en analyser les résultats

Bressoux, P, 2010, « Modélisation statistique appliquée aux sciences sociales », 2e édition, De boeck Supérieur, Collection Méthodes en sciences humaines, 464 p.
Cornillon P.-A., et Matzner-Lober, 2010, « Régression avec R », Springer-Verlag Paris, 246 p.
Larmarange J., et al., 2017, « Introduction à l’analyse d’enquêtes avec R et RStudio », http://larmarange.github.io/analyse-R/analyse-R.pdf

• Maîtrise des fonctions R permettant la production de graphiques et indicateurs statistiques de base
• Connaissances théoriques en statistiques descriptives, inférentielles, probabilistes, bi-variées.