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.
PARTAGER CETTE FORMATION
VOIR AUSSI
- Certification Statistiques avec Excel – Niveau 1
- Certification Statistiques avec Excel – Niveau 2
- Pratique de la Statistique 1 : statistique descriptive et décisionnelle
- Pratique de la Statistique 2 : analyse de la variance et régression
- Panorama du traitement des données statistiques
- Régression multiple
- Modèle linéaire généralisé (GLM)
- Modéliser une variable qualitative
- Séries Chronologiques
- Analyse de données sensorielles
- Enquêtes – Questionnaires avec LimeSurvey
- Méthodes PLS – Analyse de données omics avec Simca
- Essais cliniques : stratégies, non-infériorité et équivalence
Formation Régression multiple
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.
| Durée : 2 jours (soit 14 heures) | Référence : F-reg-00 | lieux : interentreprise |
INFORMATIONS SESSIONS
PROGRAMMES
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
|
1 inscrit
|
2ème inscrit
|
3ème inscrit
|
|
1800€
|
-10%
|
-15%
|
*Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s) pour une session