R - Régression PLS et spectres

La régression PLS est une approche qui dans la pratique remplace souvent la régression linéaire ordinaire. Cette méthode s’applique quand le nombre de variables est plus important que le nombre d’observations, ou encore lorsqu’il existe une forte multicolinéarité entre les variables explicatives. Elle s’applique également en présence de données manquantes. Il s’agit d’une technique puissante, communément utilisée pour le traitement des données spectrales.

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Début

23 mai 2019

Fin

24 mai 2019

Lieu

Paris   View map

Categories

Langage R

Formation R – Régression PLS et spectres

OBJECTIFS

La régression PLS est une approche qui dans la pratique remplace souvent la régression linéaire ordinaire. Cette méthode s’applique quand le nombre de variables est plus important que le nombre d’observations, ou encore lorsqu’il existe une forte multicolinéarité entre les variables explicatives. Elle s’applique également en présence de données manquantes. Il s’agit d’une technique puissante, communément utilisée pour le traitement des données spectrales.

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Toute personne amenée à mettre en œuvre les méthodes de régression PLS et d’analyse de spectres avec le logiciel R.

Pré-requis

Ce stage s’adresse à toute personne ayant suivi le ou les stages R – Initiation et R – Intermédiaire ou ayant atteint par la pratique un niveau équivalent.

Méthode

Alternance d’exposés, de manipulations et d’exercices pratiques.

Durée : 2 jours (14 heures)

Référence  : F-R-09

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
23/05/2019
24/05/2019
24/09/201925/09/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1000€ HT
900€ HT
800€ HT

*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s)

PROGRAMME

Introduction à la spectrométrie infrarouge

  • Vibrations moléculaires
  • Ondes électromagnétiques
  • Spectres électromagnétiques
  • Oscillateur harmonique / anharmonique
  • Proche versus moyen infrarouge

Nettoyage et prétraitement des données

  • Nettoyage des données de référence (tests de Cochran, Grubbs, …)
  • Nettoyage des données spectrales (distances de Mahalanobis)
  • Prétraitement des spectres (normalisation, lissage, dérivation)

La régression PLS

  • Principe de la PLS
  • Avantage de la méthode par rapport à la régression classique
  • Construction du modèle PLS
  • Validation croisée et choix du nombre de variables latentes
  • Validation externe
  • Etude de cas pratiques avec le logiciel R

Autres variantes PLS

  • Analyse discriminante PLS
  • Régression logistique PLS
  • Etude de cas pratiques avec le logiciel R

NOUS CONTACTER

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Contactez-nous au +33 (0) 1 72 92 05 58
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