Niveau
Durée
Modalités

La formation en quelques mots
Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une méthode d’analyse statistique prédictive au-delà des conditions du modèle linéaire classique (réponse Y de distribution non gaussienne, multi colinéarités, plus de variables que d’observations) :
-
- régression de Poisson,
- régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
- régression PLS.
L’objectif de cette formation est de transmettre aux participant.e.s un savoir-faire méthodologique sur ces analyses : contexte et objectifs, conditions d’utilisation, mise en œuvre et interprétation des résultats…
Objectifs pédagogiques
- Expliquer les particularités du contexte d’application comparé à celui du modèle linéaire « classique »,
- Définir le cadre et les objectifs des différentes méthodes,
- Mettre en œuvre et interpréter une régression logistique (réponse binaire ou multimodale),
- Mettre en œuvre et interpréter une régression de Poisson (réponse = effectifs),
- Mettre en œuvre et interpréter une régression PLS,
- Vérifier les conditions de mise en œuvre des différentes méthodes,
- Connaître les grandes lignes des concepts mathématiques inhérents à ces méthodes,
- Mesurer la qualité d’ajustement et la qualité de prédiction du modèle.
Pré-requis
Public visé
Programme pédagogique simplifié
- Rappel sur la notion de modélisation,
- Rappels sur les modèles linéaires simples,
- Comprendre et maîtriser les principes d’application des modèles linéaires généralisés,
- Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression PLS,
- Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression logistique,
- Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’une régression de Poisson.
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Méthodologie
Méthodes et moyens :
- Une convention de formation
- Une enquête en amont sur les attentes des stagiaires
- Feuilles d’émargement signées à chaque session
- 1 vidéoprojecteur par salle / 1 poste de travail par stagiaire
- Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis mises en autonomie
Méthode d’évaluation des acquis :
- Quiz et exercices d’applications tout au long de la formation
- Evaluation de fin de stage
- Attestation de suivi de formation
Support stagiaire :
- Support de cours électronique (dématérialisé) / En français
Nos domaines
Compétences Data
Apprenez à valoriser vos données en maitrisant les concepts de la Data Intelligence, les fondamentaux de l'IA et des statistiques.
Solutions Data
Appréhendez les solutions data des éditeurs majeurs du marché : SAP BusinessObjects et Cloud, Microsoft, et bien d'autres.