Régression linéaire, logistique et analyse de la variance

Objectifs

Acquérir la connaissance méthodologique et
pratique des méthodes de modélisation que sont la régression linéaire,
la régression logistique, l'analyse de la variance et de la covariance.
Elles permettent d'obtenir une analyse explicative d'un phénomène, de
confirmer des hypothèses, de prendre des décisions ou encore d'effectuer
des prévisions

Programme de la formation

- Le modèle linéaire

• Introduction
• Le modèle linéaire, principe, écriture

- Régression simple et multiple

• Le modèle
• Estimation des coefficients
• Validation du modèle
• Tableau d'analyse de variance et coefficient de détermination (R2)
• Test global du modèle : le test de Fisher
• Test de nullité de chacun des coefficients du modèle : le test de Student
• Recherche de valeurs influentes
• Etude graphique et statistique des résidus
• Liaisons entre variables explicatives : évaluer le degré de multicolinéarité, utilisation de l'analyse en composantes principales
• Critères de sélection de modèles concurrents
• Critères de sélection de modèles : coefficient de détermination, coefficient de détermination ajusté, Cp de Mallow
• Méthodes pas à pas de sélection de modèle : ascendante, descendante, mixte
• Utilisation du modèle en prévision
• Intervalle de confiance et de prévision

- Régression logistique

• Spécificité et complémentarité avec la régression linéaire classique
• Spécification du modèle
• Hypothèses
• Fonction logit
• Interprétation des paramètres du modèle
• Intervalle de confiance
• Estimation des paramètres du modèle
• Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
• Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
• Comparaison de modèles et sélection de variables
• Validation des hypothèses du modèle et analyse des résidus

- Analyse de la variance et de la covariance

• Le modèle
• Analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs
• Décomposition de la variance
• Effets principaux et effets des interactions
• Analyse de la covariance
• Vérification des hypothèses sur les données, validation du modèle
• Tests de normalité des distributions, d'homogénéité des variances (homoscedasticité), transformation des données
• Utilisation des boîtes à moustaches
• Etude graphique et statistique des résidus
• Tests d'hypothèses, exploitation
• Tests de comparaisons multiples de moyennes (Tukey, Bonferroni, ...)
• Tests de type I, II, III
• Analyse de contraste pour vé

  Validation et sanction

  Attestation de formation

  Type de formation

  Non certificiante

  Sortie

  Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

21 heures en centre

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Statistique décisionnelle (inférentielle) : savoir décider au vu des observations.\n\nProcédure d'admission: \nUn formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.

Modalités d'accès

formation entièrement présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37623
31676 - Labège

Responsable : Data Value
Téléphone fixe :
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Contact sur la formation

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe : 0972567567
fax :
Site web :
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Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe :
Site web :
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du 11/05/2026 au 13/05/2026
débutant le : 11/05/2026

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

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