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Régression logistique - niveau avancé

Descriptif

Durée de la formation

Durée 7 heures

Session

entrées/sorties permanentes

du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2019  - St Étienne (42)
+ autres sessions
du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2019  - St Étienne (42)
du 01 oct. 2018 au 31 déc. 2019  - Lyon - 7ème (69)

Objectif de la formation

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

Description de la formation

CONTEXTE D'UTILISATION DU MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
oVariable explicative et variable expliquée (continue / binaire)
oDifférences entre la régression linéaire classique et la régression logistique
oVariables explicatives qualitatives, variables explicatives quantitatives
oObjectifs de la régression logistique
oDéfinition du modèle Logit (courbe sigmoïde)
oDécoupage en classes des variables explicatives quantitatives
oConditions d'utilisation à respecter
METTRE EN OEUVRE ET ANALYSER LES RÉSULTATS D'UN MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
oEstimation et interprétation des coefficients du modèle
oTest de significativité du modèle (validation du modèle)
oTests d'apport d'une variable (test de Wald, tests sur les rapports de vraisemblance)
oInterprétation du Khi de Wald
oOdds
- ratios
oParallèle odds ratios et risques relatifs
oAnalyse du tableau de classement
?Taux de réussite, taux d'échec
?Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
oProbabilités ajustées et utilisation du modèle à des fins de prédiction
oMise 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
oQualité d'ajustement du modèle (coefficients R )
oQualité d'estimation des coefficients du modèle, qualité de prédiction
oIntervalles de confiance des coefficients du modèle
oIntervalles de confiance des odds
- ratio
oLien entre la qualité du modèle et :
?les effectifs des classes
?la colinéarité des variables explicatives
oSélection 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 :
oIntroduction à la régression logistique multinomiale (Logit multinomial, régression logistique polychorique)
oIntroduction à la régression de Poisson
oIntroduction à la régression logistique PLS

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

Groupe Arkesys
70 rue Bergson
St Étienne

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Centre de formation

Groupe Arkesys
24 Espace Henry Vallée
69007, Lyon 7e

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