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Formations en statistique

Méthodes statistiques

SCHÉMA DE L'ARTICULATION DES FORMATIONS EN MÉTHODES STATISTIQUES

Régression linéaire et analyse de la variance

Public

Toute personne (ingénieur, technicien, chercheur, chargé d'études, etc.) qui, étant confrontée à des données statistiques, souhaite maîtriser les méthodes de régression. Cette formation est conseillée à ceux qui souhaitent suivre les formations Analyse discriminante et segmentation et Modélisation de données qualitatives 1 et Modélisation de données qualitatives 2.

Pré-requis

Connaissances de base en statistique, en particulier les notions d'estimation et de test.

Objectif et contenu

Il s'agit d'apprendre à mettre en relation des variables à partir d'observations statistiques, à maîtriser la construction et l'étude de modèles de régression entrant dans le cadre du modèle linéaire général, pour expliquer ou prévoir des phénomènes, et à savoir analyser l'influence de facteurs qualitatifs.

Régression simple
Aspects descriptifs : méthode des moindres carrés
Aspects statistiques : validation du modèle, tests concernant les coefficients, étude des résidus et des points influents
Utilisation du modèle en prévision

Régression multiple
Études préalables à la construction d'un modèle : représentation graphique des individus et des variables
Présentation du modèle : estimation des paramètres, tests, étude de la qualité du modèle
Le problème de la sélection des variables : les méthodes de régression pas à pas, choix du "meilleur" modèle
L'introduction de variables qualitatives dans un modèle de régression multiple


L'introduction de variables qualitatives dans un modèle de régression multiple

Analyse de la variance à un facteur
Le modèle à effets fixes, tests de comparaisons multiples, analyse de la variance non paramétrique

Analyse de la variance à deux facteurs et plus
La notion d'interactions
Utilisation de variables quantitatives et qualitatives dans le cadre du modèle linéaire général (analyse de la covariance)

Applications informatiques
Mise en œuvre des méthodes de régression et d'analyse de la variance sous SAS et STATGRAPHICS