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Formation "Techniques de régression"

Expliquer et prédire une variable quantitative

Mis à jour le
Modélisation - méthodes statistiques Autre filière
La formation permet de mettre en œuvre et interpréter un modèle de régression, puis utiliser ce modèle pour expliquer un phénomène et faire des prévisions.

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 th
  • Régression de Y sur les composantes PLS th
  • Expression de la régression en fonction de X
  • Interprétation

Evaluation des acquis

Questionnaire

Méthodes pédagogiques

Exposés et échanges

Manipulations et exercices pratiques

Responsable pédagogique

pers
Mohammed El Jabri
Data Analyst / Statisticien

Pour en savoir plus...

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