Régression linéaire et analyse de la variance avec R
3 jours 1620 Avancé
- Comprendre et savoir mettre en œuvre un modèle de régression linéaire.
- Savoir mesurer la qualité et la performance d’un modèle de régression.
- Comprendre et savoir mener une analyse de la variance à un ou deux facteurs.
- Connaissances de base en statistiques descriptives (formation Statistiques descriptives avec R).
- Connaissances de base en statistique inférentielle (formation Statistique inférentielle : estimation ponctuelle, intervalle de confiance et test statistique).
- Connaissances de base du logiciel R (formation R initiation).
Data analysts, chargés d’études statistiques
La formation traite de modèles entrant dans le cadre du modèle linéaire général (GLM), pour modéliser des phénomènes quantitatifs.
Régression linéaire simple
- Point de vue descriptif : méthode des moindres carrés (MCO)
- Point de vue inférentiel : validation et qualité du modèle
- Généralisation du modèle en prévision
- Applications sur cas pratiques
Régression linéaire multiple
- Estimation et validation du modèle
- Sélection de modèles : sélections backward, forward ou stepwise à l’aide des critères AIC, BIC ou Cp de Mallows
- Traitements des variables explicatives qualitatives
- Evaluation de la qualité prédictive d’un modèle
- Applications sur cas pratiques
Analyse de la variance à un facteur
- Le modèle à effets fixes, tests de comparaisons multiples, analyse de la variance non paramétrique
- Applications sur cas pratiques
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 sur cas pratiques
Moyens pédagogiques
- Exposé théorique de concepts
- Applications pratiques sur ordinateur
- Échanges sur les pratiques et expériences des participants
- Temps de questions / réponses
- Exercices, quiz, forum etc.
Méthodes pédagogiques
