Seenovate
Centre de formation pour l’Excellence de la Business Intelligence
Formation
Modèles Mixtes – Perfectionnement
Pré-requis
Niveau
Durée
Public
La formation en quelques mots
Cette formation s'adresse à des personnes souhaitant consolider leurs connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.
La formation porte sur la compréhension générale des modèles mixtes, les concepts mathématiques inhérents, la mise en oeuvre, l'interprétation et la comparaison des modèles ainsi que les différentes méthodes d’approximation des p-values sur les facteurs à effets fixes.
Programme simplifié de la formation
Contactez-nous pour plus d’informations sur le programme pédagogique.
Objectifs pédagogiques
A l’issue de cette formation, le stagiaire sera capable de :
Expliquer le contexte d’application des différents modèles (des ANOVA à mesures répétées aux modèles mixtes généralisés)
Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle mixte
Expliquer la différence entre les différentes méthodes d’estimation des coefficients du modèle : sommes des carrés, ML, REML
Choisir la méthode d’approximation des p-values la plus adaptée à son contexte : LRT, Satterthwaite, Kenward-Rogers, Bootstrap
Ecrire l’équation mathématique du modèle
Mettre en œuvre un modèle mixte et un modèle mixte généralisé
Sélectionner le « meilleur » modèle
Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (test post-Hoc) sur un modèle mixte
Interpréter les sorties logicielles : coefficients du facteur à effets aléatoires, moyennes ajustées
