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Régression logistique - niveau avancé

Descriptif

Durée de la formation

Durée heures

Session

entrées/sorties permanentes

du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2021  - St Étienne (42)
+ autres sessions
du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2021  - St Étienne (42)
du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2021  - Lyon - 7ème (69)

Objectif de la formation

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :
-D'identifier le contexte général d'utilisation de la régression logistique
-De connaître les concepts mathématiques inhérents à la régression logistique
-De mettre en oeuvre et analyser les résultats (tableaux, graphiques) d'une modélisation de type régression logistique
-De calculer les probabilités ajustées d'apparition d'un évènement succès
-D'interpréter les coefficients tels que les odds
- ratios, notamment dans un contexte épidémiologique
-D'identifier et de résoudre les problèmes rencontrés lors de la mise en oeuvre d'un modèle de type régression logistique
-De détecter et traiter les colinéarités éventuelles entre variables explicatives

Description de la formation

CONTEXTE D'UTILISATION DU MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
-Variable explicative et variable expliquée (continue / binaire)
-Différences entre la régression linéaire classique et la régression logistique
-Variables explicatives qualitatives, variables explicatives quantitatives
-Objectifs de la régression logistique
-Définition du modèle Logit (courbe sigmoïde)
-Découpage en classes des variables explicatives quantitatives
-Conditions d'utilisation à respecter
METTRE EN OEUVRE ET ANALYSER LES RÉSULTATS D'UN MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
-Estimation et interprétation des coefficients du modèle
-Test de significativité du modèle (validation du modèle)
-Tests d'apport d'une variable (test de Wald, tests sur les rapports de vraisemblance)
-Interprétation du Khi de Wald
-Odds
- ratios
-Parallèle odds ratios et risques relatifs
-Analyse du tableau de classement
?Taux de réussite, taux d'échec
?Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
-Probabilités ajustées et utilisation du modèle à des fins de prédiction
-Mise en oeuvre et interprétation des résultats (tableaux, graphiques) de la régression logistique
?Sur un tableau de contingence
?Sur un tableau composé de variables explicatives uniquement qualitatives, uniquement quantitatives, qualitatives et quantitatives
APPRÉHENDER LA QUALITÉ D'UN MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
-Qualité d'ajustement du modèle (coefficients R )
-Qualité d'estimation des coefficients du modèle, qualité de prédiction
-Intervalles de confiance des coefficients du modèle
-Intervalles de confiance des odds
- ratio
-Lien entre la qualité du modèle et :
?les effectifs des classes
?la colinéarité des variables explicatives
-Sélection du modèle final
COMPLÉMENTS
Si le temps le permet et selon les besoins des participants, un des points ci
- dessous pourra être abordé en fin de stage :
-Introduction à la régression logistique multinomiale (Logit multinomial, régression logistique polychorique)
-Introduction à la régression de Poisson
-Introduction à la régression logistique PLS

Validation

Attestation de formation

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 ?

Groupe Arkesys

Lieu de formation

70 rue Bergson
St Étienne

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Centre de formation

24 Espace Henry Vallée
69007, Lyon 7e

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