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SCHÉMA DE L'ARTICULATION DES FORMATIONS EN STATISTIQUE

Modélisation de données qualitatives 2 :
les modèles linéaires généralisés

Public

Ingénieurs, techniciens, cadres d'entreprises ou d'administrations, médecins, chercheurs ayant à expliquer des données qualitatives.

Pré-requis

Bonne connaissance du modèle de régression logistique (c'est un prolongement de la formation Modélisation de données qualitatives 1).

Objectif et contenu

La formation présente le cadre des modèles linéaires généralisés. La diversité de ces méthodes permet de construire des modèles explicatifs qui ne relèvent pas de la régression logistique usuelle : par exemple le cas où la variable à expliquer est une variable qualitative à modalités non ordonnées.
Le stage sera illustré par la présentation et la comparaison des procédures GENMOD, CATMOD, LOGISTIC et PROBIT du logiciel SAS.

Présentation des modèles linéaires généralisés
Le cadre théorique et les domaines d'application
La régression logistique, un cas particulier des modèles linéaires généralisés ; illustration par un exemple

Régression de Poisson
Présentation et mise en œuvre avec les procédures GENMOD et CATMOD

Modèle à réponse multinomiale
Traitement de cas : étude de la gravité des goitres au Mali ; de la description à l'aide de l'analyse des correspondances à la modélisation d'une réponse multinomiale
Utilisation de la procédure CATMOD

Étude de contrastes dans un modèle