Régression logistique - Niveau avancé
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Objectifs de la formation
- D'identifier le contexte général d'utilisation de la régression logistique
- De connaître les concepts mathématiques inhérents à la régression logistique
- De mettre en œuvre et analyser les résultats (tableaux, graphiques) d'une modélisation de type régression logistique
- De calculer les probabilités ajustées d'apparition d'un évènement « succès »
- De comparer la régression logistique avec d'autres outils type Afd, Méthode de classement
- D'interpréter les coefficients tels que les odds-ratios, notamment dans un contexte épidémiologique
- D'identifier et de résoudre les problèmes rencontrés lors de la mise en œuvre d'un modèle de type régression logistique
- De détecter et traiter les colinéarités éventuelles entre variables explicatives
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 3 100,00 € |
| Durée | 14 heures réparties sur 2 jours |
| Modes |
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| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Découvrez la puissance de la régression logistique avancée : maîtrisez les techniques d'analyse prédictive pour optimiser vos décisions stratégiques et boostez vos compétences en statistiques avec des cas pratiques et des applications concrètes !
Programme
Contexte d'utilisation du modèle de régression logistique
- Variable explicative et variable expliquée (continue / binaire)
- Différences entre la régression linéaire classique et la régression logistique
- Variables explicatives qualitatives, variables explicatives quantitatives
- Objectifs de la régression logistique
- Définition du modèle Logit (courbe sigmoïde)
- Découpage en classes des variables explicatives quantitatives
- Conditions d'utilisation à respecter
Mise en œuvre et analyse des résultats d'un modèle de régression logistique
- Estimation et interprétation des coefficients du modèle
- Test de significativité du modèle (validation du modèle)
- Tests d'apport d'une variable (test de Wald, tests sur les rapports de vraisemblance)
- Interprétation du Khi² de Wald
- Odds-ratios
- Parallèle odds ratios et risques relatifs
- Analyse du tableau de classement
- Taux de réussite, taux d'échec
- Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
- Probabilités ajustées et utilisation du modèle à des fins de prédiction
- Mise en œuvre et interprétation des résultats (tableaux, graphiques) de la régression logistique
- Sur un tableau de contingence
- Sur un tableau composé de variables explicatives uniquement qualitatives, uniquement quantitatives, qualitatives et quantitatives
- Modèle de régression logistique multinomial
- Mise en œuvre et analyse des résultats d'un modèle de régression logistique multiple
- Estimation et interprétation des coefficients du modèle multiple
Mesure de la qualité d'un modèle de régression logistique
- Qualité d'ajustement du modèle (coefficients R²)
- Qualité d'estimation des coefficients du modèle, qualité de prédiction
- Intervalles de confiance des coefficients du modèle
- Intervalles de confiance des odds-ratio
- Lien entre la qualité du modèle et :
- Les effectifs des classes
- La colinéarité des variables explicatives
- Sélection du modèle final
- Matrice de confusions
Prérequis
- Il est indispensable que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : tests d'hypothèses, p-value, risque alpha, régression linéaire
Public
- Toute personne souhaitant maitriser et mettre en œuvre des analyses statistiques de type « Régression logistique » simple et multi-facteurs
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Objectifs de la formation
- Expliquer le contexte général d'utilisation de la régression linéaire
- Expliquer les concepts mathématiques inhérents à la régression linéaire
- Mettre en œuvre et analyser les résultats d'une régression linéaire
- Déterminer les coefficients permettant d'estimer la qualité du modèle
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