Formation

Modèles Linéaires Généralisés & régression PLS

g

Niveau

Expert

Durée

4 jours(s)

Modalités

Présentiel

Public

Tout public

La formation en quelques mots

Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une méthode d’analyse statistique prédictive au-delà des conditions du modèle linéaire classique (réponse Y de distribution non gaussienne, multi colinéarités, plus de variables que d'observations) :
- Régression de Poisson
- Régression logistique (réponse binaire ou multimodale)
- Régression PLS

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…

Z

Pré-requis

De bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, P-Value, risque alpha..
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Programme pédagogique simplifié

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une méthode d’analyse statistique prédictive au-delà des conditions du modèle linéaire classique (réponse Y de distribution non gaussienne, multi colinéarités, plus de variables que d’observations) :

  • Régression de Poisson,
  • Régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
  • Régression PLS.

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…

Objectifs pédagogiques

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

  • Expliquer les particularités du contexte d’application comparé à celui du modèle linéaire « classique »,
  • Définir le cadre et les objectifs des différentes méthodes,
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression de Poisson (réponse = effectifs),
  • Mettre en œuvre et interpréter une régression PLS,
  • Vérifier les conditions de mise en œuvre des différentes méthodes,
  • Connaître les grandes lignes des concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
  • Mesurer la qualité d’ajustement et la qualité de prédiction du modèle.

 

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