Méthodologies Data

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Formation

Modèles Mixtes – Avancés (MM & GLMM)

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Niveau

Expert

Durée

5 jours(s)

Modalités

Distanciel | Présentiel

La formation en quelques mots

Cette formation s’adresse à des personnes souhaitant consolider leurs connaissances sur les modèles mixtes, aussi bien sur la méthodologie que sur la mise en œuvre.

La formation conviendra tout à fait à un public venant chercher du savoir statistique sur :

 

  • La compréhension générale des modèles mixtes,
  • Les concepts mathématiques inhérents aux modèles mixtes,
  • Les contextes d’utilisation des différents modèles,
  • La comparaison des modèles,
  • Les différentes méthodes d’approximation des p-values sur les facteurs à effets fixes,
  • La mise en œuvre et l’interprétation des résultats de ces modèles.

Objectifs pédagogiques

  • Expliquer le contexte d’application,
  • Des ANOVA à mesures répétées,
  • Des ANOVA hiérarchisées,
  • Des modèles linéaires mixtes,
  • Des modèles mixtes généralisés,
  • Vérifier les conditions de mise en œuvre d’un modèle mixte,
  • Faire la différence entre un facteur à effets fixes et un facteur à effets aléatoires,
  • Expliquer la différence entre les différentes méthodes d’estimation des coefficients du modèle : sommes des carrés, ML, REML,
  • Choisir la méthode d’approximation des p-values la plus adaptée à son contexte : LRT, Satterthwaite, Kenward-Rogers, Bootstrap,
  • Écrire l’équation mathématique du modèle,
  • Mettre en œuvre :
    • un modèle mixte,
    • un modèle mixte généralisé.
  • Sélectionner le « meilleur » modèle,
  • Mettre en œuvre sous R un test de comparaison multiple (test post-Hoc) sur un modèle mixte,
  • Interpréter les sorties logiciel : coefficients du facteur à effets aléatoires, moyennes ajustées.
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Pré-requis

Très bonnes connaissances sur l'ANOVA, quelques connaissances sur les modèles mixtes, mise en œuvre d'analyses de type modèles mixtes

Public visé

Tout public
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Programme pédagogique simplifié

  • Revoir des notions de bases sur les modèles mixtes,
  • Maîtriser les modèles mixtes,
  • Mettre en œuvre et interpréter les résultats d’un modèle mixte,
  • Maîtriser la mise en application sous R.

Réservez votre formation !

2 + 3 =

Méthodologie

Les formateurs de Seenovate sont des consultants expérimentés et certifiés. Ils appuient leur pédagogie sur leur expertise terrain en conseil et en réalisation de projet en statistique et data science.

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

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Solutions Data

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