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La formation inter-entreprise se déroule dans nos locaux ou à distance et peut regrouper des salariés de différentes entreprises au sien d'une même session. Le contenu et les dates de formation sont définis par notre catalogue.

Intra

La formation intra-entreprise se déroule dans nos locaux, dans les locaux de l'entreprise ou à distance et regroupe des salariés d'une même entreprise. Le contenu et les dates pourront être adaptés à des besoins spécifiques.

Référence 2020-STAT-N2-R2
Durée2 jour (14 heure)
Tarif public (inter) 1500 € / participant

éligible au CPF
tarif incluant la certification

Qu'est-ce que le CPF ?

Tout salarié ou demandeur d’emploi, dès l’âge de 16 ans, peut utiliser un compte personnel de formation (CPF), tout au long de sa vie active, pour suivre une formation qualifiante, certifiante ou diplômante.

Votre compte est automatiquement crédité tous les ans et a pour vocation de contribuer au maintien de votre employabilité et à la sécurisation de votre parcours professionnel grâce à l’obtention d’une qualification ou d’une certification.

En savoir plus

Tarif public (intra) à partir de 1450 € / jour

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Description de la formation

Cette formation vous permettra de :
• D’identifier le contexte général d’utilisation de la régression logistique
• De connaître les concepts mathématiques inhérents à la régression logistique
• De mettre en œuvre et analyser les résultats (tableaux, graphiques) d’une modélisation de type régression logistique
• De calculer les probabilités ajustées d’apparition d’un évènement « succès »  
• De comparer la régression logistique avec d’autres outils type Afd, Méthode de classement
• D’interpréter les coefficients tels que les odds-ratios, notamment dans un contexte épidémiologique  
• D’identifier et de résoudre les problèmes rencontrés lors de la mise en œuvre d’un modèle de type régression logistique  
• De détecter et traiter les colinéarités éventuelles entre variables explicatives

Objectifs pédagogiques

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable :
• D’identifier le contexte général d’utilisation de la régression logistique
• De connaître les concepts mathématiques inhérents à la régression logistique
• De mettre en œuvre et analyser les résultats (tableaux, graphiques) d’une modélisation de type régression logistique
• De calculer les probabilités ajustées d’apparition d’un évènement « succès »
• De comparer la régression logistique avec d’autres outils type Afd, Méthode de classement
• D’interpréter les coefficients tels que les odds-ratios, notamment dans un contexte épidémiologique
• D’identifier et de résoudre les problèmes rencontrés lors de la mise en œuvre d’un modèle de type régression logistique
• De détecter et traiter les colinéarités éventuelles entre variables explicatives

Pour qui ?

Toute personne souhaitant maitriser et mettre en œuvre des analyses statistiques de type « Régression logistique » simple et multi-facteurs

Pré-requis

Il est indispensable que les participants aient de bonnes connaissances sur les outils statistiques de base : tests d'hypothèses, p-value, risque alpha, régression linéaire

Certification

Aucune certification n'est applicable sur cette formation actuellement

Laissez-nous vous présenter cette formation

Présentateur

Contenu du programme et objectifs opérationnels

Contexte d'utilisation du modèle de régression logistique
• Variable explicative et variable expliquée (continue / binaire)
• Différences entre la régression linéaire classique et la régression logistique
• Variables explicatives qualitatives, variables explicatives quantitatives
• Objectifs de la régression logistique
• Définition du modèle Logit (courbe sigmoïde)
• Découpage en classes des variables explicatives quantitatives
• Conditions d’utilisation à respecter


Mise en œuvre et analyse des résultats d’un modèle de régression logistique
• Estimation et interprétation des coefficients du modèle
• Test de significativité du modèle (validation du modèle)
• Tests d’apport d’une variable (test de Wald, tests sur les rapports de vraisemblance)
• Interprétation du Khi² de Wald
• Odds-ratios
• Parallèle odds ratios et risques relatifs
• Analyse du tableau de classement
 Taux de réussite, taux d’échec
 Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs
• Probabilités ajustées et utilisation du modèle à des fins de prédiction
• Mise en œuvre et interprétation des résultats (tableaux, graphiques) de la régression logistique
 Sur un tableau de contingence
 Sur un tableau composé de variables explicatives uniquement qualitatives, uniquement quantitatives, qualitatives et quantitatives
• Modèle de régression logistique multinomial
• Mise en œuvre et analyse des résultats d’un modèle de régression logistique multiple
• Estimation et interprétation des coefficients du modèle multiple


Mesure de la qualité d’un modèle de régression logistique
• Qualité d’ajustement du modèle (coefficients R²)
• Qualité d’estimation des coefficients du modèle, qualité de prédiction
• Intervalles de confiance des coefficients du modèle
• Intervalles de confiance des odds-ratio
• Lien entre la qualité du modèle et :
 Les effectifs des classes
 La colinéarité des variables explicatives
• Sélection du modèle final
• Matrice de confusions

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