Seenovate

Centre de formation pour l’Excellence de la Business Intelligence

Formation

Modèles de régression, corrélation, ANOVA, ANCOVA

Z

Pré-requis

De bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, P-Value, risque alpha.. Connaissance sur la corrélation et la régression linéaire.
g

Niveau

Confirmé

Durée

3 jours(s)

Public

Tout public

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre des travaux de modélisation de type ANOVA / Régression.
L’ANOVA a pour objectif d’identifier des facteurs qualitatifs influents sur une réponse Y quantitative. On parle généralement de différences significatives en moyenne entre les groupes (modalités). A contrario, la régression a pour objectif de modéliser, expliquer, prédire une réponse Y quantitative en fonction de différentes variables X également quantitatives.
L’objectif de cette formation est de transmettre aux participant.e.s un savoir-faire méthodologique sur ces analyses : contexte et objectifs, conditions d’utilisation, mise en œuvre et interprétation des résultats…

Programme simplifié de la formation

Contactez-nous pour plus d’informations sur le programme pédagogique.

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de : 

  • Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle linéaire 
  • Comprendre les calculs de l’ANOVA 
  • Interpréter les résultats d’une ANOVA  
  • Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …) 
  • Interpréter le sens physique d’une interaction 
  • Connaître le contexte des ANOVA à mesures répétées 
  • Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider 
  • Comprendre le contexte de la régression multiple 
  • Détecter et analyser les points aberrants / les points influents 
  • Mettre en œuvre et interpréter un modèle de type ANCOVA, combinant un couple de prédicteurs qualitatif et quantitatif 

Demandez à être recontacté(e)

11 + 2 =

Pin It on Pinterest