Pratique de la Statistique 2 : analyse de la variance et régression

Utiliser les méthodes de l’analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité.

DEBUT

18 septembre 2019

FIN

20 septembre 2019

LOCALISATION

Paris   CARTE

Formation Pratique de la Statistique 2 : analyse de la variance et régression

Objectifs

Utiliser les méthodes de l’analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité.

Infos sessions

Public

Toute personne souhaitant faire appel à la modélisation pour expliquer et prévoir l’effet de facteurs sur une ou plusieurs réponses quantitatives.

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 (ou tout autre logiciel en intra-entreprise).

Durée : 3 jours (21 heures)

Référence  : F-ptq-02

Inter

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Prochaines sessions :

Lieu
Début
Fin
Paris
13/03/2019
15/03/2019
Paris 12/06/2019 14/06/2019
Paris 19/09/2019 20/09/2019
Paris 17/12/2019 19/12/2019

Frais d’inscription*

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

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

Programme

 Analyse de la variance

  • Rappels sur la comparaison de deux populations, notions d’échantillons indépendants et appariés
  • Présentation de l’Analyse de la variance
  • Analyse de la variance à un facteur
    • Les hypothèses, tests
    • Homogénéité des variances
    • Comparaison multiple de moyennes
    • Analyse non-paramétrique de Kruskal-Wallis
    • Présentation en terme de modèle linéaire général
  • Analyse de la variance à deux ou plusieurs facteurs
    • Effets principaux et effets des interactions
    • Présentation de cas classiques :
      • Facteurs croisés :
        Plans complets
        Carrés latins
        Mesures répétées
        Modèles à effets mixtes

Régression

  • Régression simple
    • Présentation du modèle
    • Construction du modèle
      Droite des moindres carrés – Estimation des coefficients
    • Validation du modèle
      Coefficient de détermination
      Table de l’analyse de la variance
      Tests concernant les coefficients
      Etude des résidus, points influents
    • Utilisation du modèle en prévision
      Intervalle de prédiction
      Intervalle de confiance
    • Modèles non linéaires se ramenant à un modèle linéaire par transformation des variables
  • Régression multiple
    • Présentation du modèle
    • Construction du modèle
      Estimation des coefficients
    • Validation du modèle
      Coefficient de détermination
      Table de l’analyse de la variance
      Tests concernant les coefficients
      Les procédures de sélection de variables : procédures pas à pas, ascendante et descendante
      Etude des résidus, points influents

Analyse de la covariance

  • Introduction de variables qualitatives dans un modèle de régression : comparaison de droites de régression
  • Introduction de variables quantitatives dans un modèle d’analyse de la variance
  • Liens avec le modèle linéaire généralisé

Ateliers

Travail sur des cas réels par petits groupes en fonction des centres d’intérêts

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