Régression et analyse de variance multivariée [ ANNULEE ]

• Action régionale
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•   Techniques spécifiques

Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

• Comprendre, maîtriser et mettre en œuvre les techniques usuelles de régression, y compris logistique et l’analyse de variance au-delà du cas à une variable.

Merci de remplir impérativement le questionnaire de positionnement ci-dessous :

Questionnaire Régression et analyse de variance multivariée

Informations sur le chemin pédagogique idéal pour le suivi de formations en statistique

Public

Toute personne souhaitant maitriser la mise en œuvre des modèles de régression et d’Anova avec une mise en application sous R.

Pré-requis

Avoir suivi les formations « notions fondamentales en statistiques » et « principaux tests statistiques avec R », ou avoir un niveau équivalent.

Programme

1. APPROCHE MULTIVARIÉE NON STRUCTURÉE : UNE VERSION MULTIVARIÉE DU T-TEST

• Lois multidimensionnelles (normale, Wishart, etc…)
• Tests d’hypothèses (T 2 de Hotelling…)
• Modèle à 1 et 2 échantillons

2. ANALYSE DE VARIANCE MULTIVARIÉE

• Estimation de paramètres
• Tests d’hypothèses
• Analyse de profil
• Analyse de courbes de croissance

3. INTRODUCTION AUX MODÈLES MIXTES : LE MODÈLE MIXTE COMME MOYEN DE PRISE EN COMPTE DE MESURES RÉPÉTÉES

• Modèle linéaire général
• Modèle linéaire mixte
• Varying intercept, varying slope
• Régression logistique

Méthodes pédagogiques

• Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie