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Régression linéaire, logistique et analyse de la variance

Descriptif

Durée de la formation

Durée 21 heures
En centre 21 heures

Session

du 13 sept. 2021 au 15 sept. 2021  - Paris - 5ème (75)
+ autres sessions
du 13 sept. 2021 au 15 sept. 2021  - Paris - 5ème (75)
du 23 nov. 2021 au 25 nov. 2021  - Paris - 5ème (75)

Objectif de la formation

Acquérir la connaissance méthodologique et pratique des méthodes de régression linéaire, d'analyse de la variance et de la covariance permettant d'obtenir une analyse explicative d'un phénomène, de confirmer des hypothèses, de prendre des décisions ou encore d'effectuer des prévisions.

Description de la formation

- Le modèle linéaire
Introduction
Le modèle linéaire, principe, écriture
- Régression simple et multiple
Le modèle
Estimation des coefficients
Validation du modèle
Tableau d'analyse de variance et coefficient de détermination (R2)
Test global du modèle : le test de Fisher
Test de nullité de chacun des coefficients du modèle : le test de Student
Recherche de valeurs influentes
Etude graphique et statistique des résidus
Liaisons entre variables explicatives : évaluer le degré de multicolinéarité, utilisation de l'analyse en composantes principales
Critères de sélection de modèles concurrents
Critères de sélection de modèles : coefficient de détermination, coefficient de détermination ajusté, Cp de Mallow
Méthodes pas à pas de sélection de modèle : ascendante, descendante, mixte
Utilisation du modèle en prévision
Intervalle de confiance et de prévision
- Régression logistique
Spécificité et complémentarité avec la régression linéaire classique
Spécification du modèle
Hypothèses
Fonction logit
Interprétation des paramètres du modèle
Intervalle de confiance
Estimation des paramètres du modèle
Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
Comparaison de modèles et sélection de variables
Validation des hypothèses du modèle et analyse des résidus
- Analyse de la variance et de la covariance
Le modèle
Analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs
Décomposition de la variance
Effets principaux et effets des interactions
Analyse de la covariance
Vérification des hypothèses sur les données, validation du modèle
Tests de normalité des distributions, d'homogénéité des variances (homoscedasticité), transformation des données
Utilisation des boîtes à moustaches
Etude graphique et statistique des résidus
Tests d'hypothèses, exploitation
Tests de comparaisons multiples de moyennes (Tukey, Bonferroni, ...)
Tests de type I, II, III
Analyse de contraste pour vérifier une hypothèse de départ
Cas des plans déséquilibrés
Les différents types de modèles
Modèles croisés
Modèles imbriqués
Mesures répétées

Conditions d'accès

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations

Validation

Attestation d'acquis ou de compétences;Attestation de suivi de présence

Donne accès au(x) métier(s) suivant(s)

Etudes et prospectives socio-economiques (voir la fiche métier)

Et après la formation ?

NON DÉTERMINÉ

Conseils
Les questions à poser avant de choisir un centre de formation
  • Quels sont les profils des anciens stagiaires (niveau de formation, expérience professionnelle) ?
  • Est-il possible de visiter le centre ?
  • Quel type de public accueillez-vous en formation (salariés, demandeurs d’emploi, particuliers) ?
  • Peut-on obtenir une liste de ces anciens stagiaires pour les interroger sur cette formation ?
  • Comment aidez-vous les stagiaires à trouver un emploi ?

Data Value

Lieu de formation

10 bis Rue du Sommerard
Paris - 5ème

Calculez votre itinéraire

Centre de formation

41 rue de la Découverte
31676, Labège

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