Régression multiple

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.

DEBUT

12 juin 2019

FIN

14 juin 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Formation Régression multiple

OBJECTIFS

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.

INFORMATIONS SESSIONS

Public

Toute personne souhaitant faire appel à la modélisation pour expliquer et prévoir les variations d’une réponse quantitative.

Pré-requis

Il est conseillé d’avoir participé au préalable au stage Pratique de la Statistique 1 ou d’avoir acquis par la pratique un niveau équivalent

Méthode

Alternance d’exposés, de manipulations et d’exercices pratiques mis en oeuvre dans Statgraphics Centurion (ou tout autre logiciel en intra-entreprise).

Durée : 3 jours (21 heures)

Référence  : F-reg-00

Inter

Intra grandes villes – Nous consulter

Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
19/03/2019
21/03/2019
Paris 12/06/2019 14/06/2019
Paris 25/09/2019 27/09/2019
Paris 13/11/2019 15/11/2019

Frais d’inscription*

1 inscrit
2 inscrits
3 inscrits
1800€ HT
-10%
-15%

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

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

NOUS CONTACTER

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