Panorama des modèles de régression

 
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27 septembre 2018
Objectifs

Découvrir les différents types de régressions (linéaire, analyse de variance, modèle linéaire généralisé, modèle mixte) et leur champ d’application. Pouvoir dialoguer avec les spécialistes de ce domaine et comprendre leurs conclusions.


Prérequis

Statistique descriptive. Avoir des problématiques de modélisation. Ce cours est un panorama de la modélisation, il ne requiert pas de niveau mathématique élevé et fait surtout appel au bon sens et à l’intuition.


Contenu

Les bases de la régression :

Méthode des moindres carrées, analyse de la variance Régression logistique, Régression de poisson …

Modélisation non linéaire :

Régression non paramétrique et régression spline

Méthodes récentes :

Agrégation et arbres de décisions


Modalités pédagogiques

Afin de mobiliser les participants, de multiplier les échanges et de faciliter l’assimilation des connaissances, cette formation alterne exposés théoriques et applications pratiques / cas concrets / travaux sur ordinateur.