Modèles linéaires généralisés - Régression logistique, de Poisson et ZIP (Zero Inflated Poisson)

Qualiopi

Découvrez comment maîtriser les modèles linéaires généralisés avec notre formation spécialisée en régression logistique, Poisson et ZIP. Transformez vos données en insights puissants et optimisez vos analyses statistiques dès aujourd'hui !

À partir de 4650 €
Durée 21h en 3 jours
Localisation Partout en France
Logo de GROUPE ARKESYS - Modèles linéaires généralisés - Régression logistique, de Poisson et ZIP (Zero Inflated Poisson)

Proposé par

GROUPE ARKESYS

Prérequis

  • IL EST INDISPENSABLE que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : tests d'hypothèses, p-value, risque alpha… ainsi que sur l'ANOVA et la régression linéaire simple et multiple.

Public admis

  • Salarié en Poste
  • Entreprise

Demandeur d'emploi et Etudiant non admis

Financement

  • Votre OPCO
  • Financement personnel

Financement CPF non pris en charge

Modalités

  • En centre
  • En entreprise
  • À distance

Objectifs pédagogiques

  • D'identifier quel modèle statistique utilisé selon le contexte, la nature des variables
  • De connaître les concepts mathématiques inhérents aux modèles logistiques, de Poisson et de Poisson ZIP (Zero Inflated Poisson)
  • De connaître les méthodes d'estimations des paramètres des modèles
  • D'interpréter les résultats de chaque méthode et d'analyser les différents graphiques qui en découlent
  • De connaître les moyens d'évaluation de la qualité et de la robustesse du modèle

Programme de la formation

Rappel sur la modélisation

  • Variable à expliquer / Variables explicatives
  • Objectif de la modélisation
  • Choix de variables
  • Choix de modèles
  • Plusieurs types de modèles


Rappel sur les modèles linéaires simples

  • ANOVA (1 ou plusieurs facteurs)
  1. Modèle
  2. Qualité d'ajustement du modèle
  • Régression (simple, multiple)
  1. Modèle
  2. Qualité d'ajustement du modèle
  • Limites des modèles linéaires simples (Y non continu, hétéroscédasticité, résidus non normaux…)


Principes des modèles linéaires généralisés (GLM)

  • Cadre de développement de modèles linéaires généralisés
  1. Modélisation où hypothèses fondamentales des modèles linéaires simples ne sont pas respectées
  2. Type de variable à expliquer : Y dichotomique, Y polytomique, Y bornés (proportion ou pourcentage), Mesures de comptage
  • Modèle GLM
  • Estimation des paramètres du modèle
  1. Transformation mathématique de la variable à expliquer
  2. Méthodes d'estimation : Maximum de vraisemblance


Application du modèle

  • Régression logistique
  1. Variable de réponse catégorielle
  2. Estimation des effets
  3. Odd Ratio, comment les lire et les comprendre
  4. Choix des variables
  5. Choix du modèle
  6. Diagnostic du Modèle
  • Régression de Poisson
  1. Variable de réponse comme mesure de comptage
  2. Estimations des effets
  3. Lire et comprendre les coefficients
  4. Choix des variables
  5. Choix du modèle
  6. Diagnostic
  7. Problème de la surdispersion et des zéros
  • ZIP, Zero Inflated Poisson
  1. Variable de réponse comme mesure de comptage avec présence de zéro importante
  2. Modélisation différencié : Y=0 et Y> 0
  3. Lire et comprendre les coefficients
  4. Choix des variables
  5. Choix du modèle
  6. Diagnostic
  • Régression sur Y en proportion


Modèles non linéaires

  • Contexte et objectif
  • Différence modèle linéaire – modèle non linéaire
  • Exemple de modèles non linéaires
  • Vers le modèle mixte et au-delà ?
Logo de GROUPE ARKESYS - Formation Modèles linéaires généralisés - Régression logistique, de Poisson et ZIP (Zero Inflated Poisson)

Proposé par

GROUPE ARKESYS

"La formation maintenant pour vos talents de demain"

Voir la fiche entreprise
À partir de 4650 €
Logo de GROUPE ARKESYS - Modèles linéaires généralisés - Régression logistique, de Poisson et ZIP (Zero Inflated Poisson)

Modèles linéaires généralisés - Régression logistique, de Poisson et ZIP (Zero Inflated Poisson)

0 ville proposant cette formation
Logo

La 1ère plateforme pour trouver une formation, choisir son orientation ou construire son projet de reconversion.

© 2024 France Carrière. Tous droits réservés.