Formation "Techniques de régression"

Les objectifs

• Employer les bonnes techniques pour expliquer les variations d’une réponse quantitative
• Valider les modèles construits et les utiliser pour réaliser des prévisions

Public :

Tout public

Pré-requis

Avoir des connaissances de bases en régression simple ainsi qu'une pratique des fonctions de base du logiciel R

Programme

Rappels sur la régression simple

• Estimation des coefficients
• Validation du modèle
• Utilisation du modèle en prévision : intervalles de prévision et intervalles de confiance

Régression multiple

• Présentation du modèle
• Construction du modèle : estimation des coefficients
• Validation du modèle : étude des résidus, points influents
• Utilisation du modèle en prévision : intervalle de prédiction, intervalle de confiance
• Colinéarité des variables explicatives
• Facteurs d’inflation de la variance (VIF)
• Les procédures de sélection de variables : procédures pas à pas, ascendante et descendante
• Les indicateurs de la qualité d’un modèle
• Régression Ridge : principe, application, difficultés

Régression sur composantes principales

• Construction et interprétation de composantes principales
• Construction d’un modèle de régression sur composantes principales, estimation des coefficients, test de leur significativité, interprétation.
• Utilisation du modèle obtenu pour réaliser des prévisions

Régression PLS

• Recherche de m composantes t_h
• Régression de Y sur les composantes PLS t_h
• Expression de la régression en fonction de X
• Interprétation

Evaluation des acquis

Questionnaire

Méthodes pédagogiques

Exposés et échanges

Manipulations et exercices pratiques

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Référence : RREGR

Responsable pédagogique

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