STATGRAPHICS Anova et régression (régression simple)
Public admis
- Salarié en Poste
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- Etudiant
Financements
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 et savoir "ce qui se passe derrière"
- D'interpréter les résultats d'une ANOVA
- Mettre en œuvre un test à postériori (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- D'interpréter le sens physique d'une interaction
- Connaître le contexte des Anova à mesures répétées
- Connaître le contexte des Anova hiérarchisées
- Mettre en œuvre un modèle de régression linéaire simple et le valider
- Comprendre le contexte de la régression multiple
| Tarif |
A partir de 4 650,00 € |
| Durée | 21 heures réparties sur 3 jours |
| Modes |
|
| 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 les techniques d'ANOVA et de régression simple avec STATGRAPHICS, pour transformer vos données en décisions éclairées. Boostez vos compétences en analyse statistique et optimisez vos performances dès aujourd'hui !
Programme
Prise en main de l'outil StatGraphics (si nécessaire)
- Généralités et interface utilisateur
- Généralités et interface utilisateur
- Gestion et organisation des données
- Gestions des fichiers générés sous StatGraphics (Fichiers de données et Statfolios)
- Utilisation des barres d'outils
- Présentations des menus
- Présentations des différentes analyses statistiques disponibles
- Paramétrage de la feuille de données
- Définition des variables
- Paramétrage des types de variables
- Gestion des données.
- Saisie, Ajout, Suppression
- Sélection de données
- Importation d'un fichier de données (Excel, ...)
- Structuration des données en vue d'effectuer des analyses de la variance et des régressions sous StatGraphics
- Gestion des analyses
- Paramétrage des variables
- Paramétrage des analyses
- Principes communs aux analyses
- Sauvegardes des analyses
- Paramétrage du calcul des analyses
- Outils divers
- Utilisation du StatGallery
- Utilisation du StatReporter
- Exportation de travaux vers Word
- Trucs et astuces
- Configuration du logiciel
Mise en œuvre d'une Anova simple (un facteur – One way)
- 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
- La 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 de moyennes multiples
- Les différents tests disponibles (Tukey, Bonferroni, Dunnett, ...)
- Etude des grandes erreurs à ne pas commettre dans l'ANOVA
Mise en œuvre 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
- Signification des effets
- Significativité de l'interaction
- Comparaisons de moyennes multiples
- Les différents tests (Tukey, Bonferroni, Dunnett, …)
- Traitements graphiques des analyses
Protocoles expérimentaux et généralités sur les différents types de modèles
- 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 des résultats 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
Découvrir les modèles linéaires généraux (GLM)
- Modèles avec facteurs qualitatifs et quantitatifs
- Utilisation de l'Anova et de la régression
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
- Personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance, de régression et découvrir les modèles linéaires généraux avec mise en application sous StatGraphics Personne souhaitant mettre en œuvre les méthodes d'analyse de la variance, de régression et découvrir les modèles linéaires généraux avec mise en application sous StatGraphics
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