ANOVA et Régression (régression simple)
Public admis
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- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
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Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
- Vérifier les conditions de mise en œuvre d'une ANOVA à un et plusieurs facteurs.
- Comprendre les calculs de l'ANOVA
- Interpréter les résultats d'une ANOVA
- Mettre en œuvre un test a posteriori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- Interpréter le sens physique d'une interaction
- Connaître le contexte des ANOVA à mesures répétées, à facteurs imbriqués
- Mettre en œuvre une ANOVA à mesures répétées sur un plan équilibré
- Comprendre le contexte de la régression multiple
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Différencier la modélisation de type régression avec l'Anova
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée | 21 heures réparties sur 3 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée | 21 heures réparties sur 3 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez comment maîtriser l’ANOVA et la régression simple pour analyser vos données efficacement. Transformez vos compétences statistiques et optimisez vos décisions avec des outils pratiques et des exemples concrets adaptés à votre secteur.
Programme
Outils statistiques de base nécessaires (révisions)
- Les conventions d'écriture sur les échantillons (, s, …) et les populations (µ, s, …)
- Les intervalles de confiance
- Les tests d'hypothèses
- La p-value
Mise en œuvre et interprétation d'une ANOVA à 1 facteur
- Contexte d'utilisation de l'Anova simple
- Parallèle et différences avec le test de Student
- Données indépendantes et données appariées
- Conditions de mise en œuvre de l'Anova
- Décomposition de la variance
- Interprétation de la table de l'Anova
- Erreur expérimentale
- Significativité des effets
- Principes de lecture de la table de Fisher
- Importance des degrés de liberté de l'erreur
- Comparaisons multiples des moyennes
- Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Newman-Keuls, ...)
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA
Mise en œuvre et interprétation d'une ANOVA à deux et x facteurs
- Contexte d'utilisation de l'Anova à deux facteurs
- Définition de la notion d'interaction
- Sens physique
- Approche graphique
- Conditions de mise en œuvre de l'Anova à deux facteurs
- Plan équilibré
- Plan déséquilibré
- La décomposition de la variance
- Interprétation de la table de l'Anova
- Les différentes sommes de carrés (type I et III)
- Calcul de l'erreur
- Significativité des effets
- Significativité de l'interaction
- Comparaisons multiples des moyennes : les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett,…)
- Traitements graphiques des analyses
Les différents protocoles expérimentaux et les modèles associés
- Présentation du modèle linéaire
- Les différents types de facteurs
- Les différents types de modèles
- Modèles sans interactions
- Les modèles avec interactions
- Les modèles croisés
- Les modèles imbriqués
- Les mesures répétées
- Importance et pertinence du protocole expérimental
Mise en œuvre et interprétation d'une régression linéaire simple
- Principes généraux de la régression
- Différences entre ANOVA et Régression
- Rappels des objectifs
- Conditions d'utilisation
- Principes de base de la modélisation par la régression
- Les différents modèles de la régression
- Modèle linéaire simple
- Modèle linéaire multiple
- Qualité du modèle
- Erreur d'estimation
- Coefficient de détermination
- Analyse des résidus
- Calculs des résidus
- Sens physique
- Homogénéité, distribution
- Valeurs suspectes
- Analyses graphiques
- Utilisation du modèle
- Prédiction de valeurs individuelles
- Intervalles de confiance des prédictions
- Traitement graphique des résultats
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans une régression
- Ouverture sur la régression multiple
Prérequis
- Il est nécessaire que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha…
Public
- Toute personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance et de régression.
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Objectifs de la formation
Utiliser Ansible dans un contexte d'intégration continue et de livraison continue d'une application - Gérer efficacement des inventaires| Tarif |
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Objectifs de la formation
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