Régression linéaire simple : introduction, le modèle, estimation des paramètres, tests d'hypothèses et intervalles de confiance sur les paramètres, le coefficient de détermination, prévision.Régression linéaire multiple : introduction, le modèle, estimation des paramètres, tests d'hypothèses et intervalles de confiance sur les paramètres, prévision, analyse des résidus, sélection des variables.Analyse en Composantes Principales (cas de variables normées) : notions de base (rappels d'algèbre linéaire), analyse du nuage des individus, analyse du nuage des variables, interprétation.
