Régression logistique - Niveau base

Qualiopi

Découvrez comment la régression logistique peut transformer vos analyses ! Avec notre formation "Régression logistique - Niveau base", maîtrisez les bases de cette méthode essentielle pour des prédictions précises et des décisions éclairées.

À partir de 1550 €
Durée 7h en 1 jour
Localisation Partout en France
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Proposé par

GROUPE ARKESYS

Prérequis

  • La connaissance des outils statistiques de base (statistiques descriptives, tests d'hypothèses, intervalles de confiance, p-value, risque alpha, …) est nécessaire même si un rappel est effectué lors de la formation.
  • La pratique de l'analyse de la variance et de la régression linéaire est un atout mais pas strictement obligatoire.

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

  • Identifier le contexte d'utilisation d'une régression de type logistique
  • Décrire les outils mathématiques utilisés dans la régression logistique
  • Interpréter des résultats algébriques issus de ces analyses et les traduire en réalités physiques 
  • Interpréter des éléments de type odds-ratios notamment dans un contexte épidémiologique

Programme de la formation

Appréhender le contexte d'utilisation de la régression logistique

  • Variable explicative et variable expliquée
  • Variable expliquée continue et variable expliquée binaire
  • Différence entre la régression linéaire classique et la régression logistique
  • Variables explicative qualitatives
  • Variables explicatives quantitatives
  • Nature du modèle de la régression logistique simple
  • Nature du modèle de la régression logistique multiple


Modèles de régression logistique

  • Le modèle Logit
  • Courbe sigmoïde
  • Interprétation des coefficients
  • Odds-ratios
  • Parallèle odds ratios et risques relatifs
  • Validation du modèle
  • Diagnostics de qualité
  • Taux de réussite
  • Taux d'échec
  • Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
  • Utilisation du modèle à des fins de prédiction


Mise en œuvre et applications

  • Applications de la régression logistique à des tableaux de contingence
  • Applications à des variables explicatives continues
  • Interprétation de sorties logiciels
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Proposé par

GROUPE ARKESYS

"La formation maintenant pour vos talents de demain"

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