Formation Régression multiple
Titre H2
Utiliser les méthodes de régression multiple pour expliquer les variations d’une réponse quantitative, valider les modèles construits, utiliser ces modèles pour réaliser des prévisions.
Prochaine session
Informations session
Programme
Rappels sur la régression simple
- Estimation des coefficients
- Validation du modèle
- Utilisation du modèle en prévision : intervalles de prévision et intervalles de confiance
Régression multiple
- Présentation du modèle
- Construction du modèle
Estimation des coefficients - Validation du modèle
Etude des résidus, points influents - Utilisation du modèle en prévision
Intervalle de prédiction
Intervalle de confiance - Colinéarité des variables explicatives
- Facteurs d’inflation de la variance (VIF)
- Les procédures de sélection de variables : procédures pas à pas, ascendante et descendante
- Les indicateurs de la qualité d’un modèle
- Régression Ridge
Principe, application, difficultés
Régression sur composantes principales
- Construction et interprétation de composantes principales
- Construction d’un modèle de régression sur composantes principales, estimation des coefficients, test de leur significativité, interprétation.
- Utilisation du modèle obtenu pour réaliser des prévisions
Régression PLS
- La régression PLS 1 : une seule variable Y
Recherche de m composantes th
Régression de Y sur les composantes PLS th
Expression de la régression en fonction de X
Interprétation - La régression PLS 2 : plusieurs variables Y (corrélées entre elles)
Recherche de m composantes orthogonales
Régression de Y sur les composantes th
Expression de la régression en fonction de X Interprétation
Tarifs
A partir du 2ème inscrit : -10%
CPF – Voir Appli Mon Compte Formation
IASSC – Centre de certification Leader
Certification Reconnue par l’Etat
Classe virtuelle Blended Learning
Inter-Intra entreprise
Sur mesure
