Cet ouvrage est destiné aux étudiants en Masters de Mathématiques,

de Mathématiques appliquées, de Biométrie,

d'Économétrie ou de Biostatistique, ainsi qu'aux élèves des

écoles d'ingénieurs.

Le modèle linéaire est souvent le premier outil de statistique

inférentielle mis en oeuvre car il suit après l'étude

descriptive des données. Englobant la régression, l'analyse

de la variance, la sélection de modèles, les modèles mixtes

et les plans d'expérience, le cours est illustré d'exemples

concrets traités avec les logiciels de statistique les plus

répandus : SAS (Économie et Biométrie) et R (logiciel libre et

gratuit très utilisé en mathématiques appliquées). En fin de

chapitre, des exercices sont proposés : les corrigés et les

programmes sont téléchargeables sur le site dunod.com.

Cette seconde édition corrigée et actualisée tient compte

des dernières évolutions logicielles.