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Régression logistique - analyse de données catégorielles

Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000029188
Organisme responsable : Data Value (ouvre dans un nouvel onglet)

Nouvelle recherche

Présentation de la formation

Objectifs

S'approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique. Compétences visées - Comprendre le contexte d'utilisation de la régression logistique - Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit - Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle - Savoir estimer les…

S'approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique.

Compétences visées
- Comprendre le contexte d'utilisation de la régression logistique
- Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit
- Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle
- Savoir estimer les paramètres dans le cas du modèle simple et multiple
- Réaliser des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle
- Savoir traiter les variables explicatives (codage et interprétation)
- Connaître la modification de l'effet et confusion
- Être en mesure de comparer les modèles et de sélectionner les variables
- Examiner les étapes de validation du modèle
- Découvrir des extensions du modèle logistique

Programme de la formation

Programme - Contexte Exemples Terminologie Représentations graphiques de ces données binaires - Spécification du modèle Hypothèses Fonction logit Interprétation des paramètres du modèle Intervalle de confiance - Estimation des paramètres du modèle simple et multiple - Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle - Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative) - Modification de l'effet et confusion - Comparaison de modèles et…

Programme
- Contexte
  • Exemples
  • Terminologie
  • Représentations graphiques de ces données binaires

- Spécification du modèle
  • Hypothèses
  • Fonction logit
  • Interprétation des paramètres du modèle
  • Intervalle de confiance

- Estimation des paramètres du modèle simple et multiple
- Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
- Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
- Modification de l'effet et confusion
- Comparaison de modèles et sélection de variables
- Validation des hypothèses du modèle
  • Analyse des résidus
  • Etude de l'adéquation du modèle logistique

- Quelques extensions du modèle de régression logistique

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Niveau de sortie

Sans niveau spécifique

Durée, rythme, financement

Durée

En centre

21 h

Financement

Conventionnement
Non

Conditions d'accès

Public visé

  • Tout public

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 Biostatistique.

Lieu de réalisation de l'action

Modalités d'enseignement

Formation entièrement en présentielle

Adresse

54 Rue du Faubourg Saint-Antoine
75012 Paris 12e

Responsable : A&O Expertise

Périodes prévisibles de déroulement des sessions

Début

Fin

Adresse d'inscription
Data Value
31670 Labège
État du recrutement
Ouvert
Modalités
Entrées / Sorties à dates fixes