Niveau
Durée
Modalités
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.
Pré-requis
Public visé
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.
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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
Méthodologies 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.