La régression linéaire avec R
Généralité
Description :
Ce cours d’introduction à la régression linéaire simple avec R vous initiera aux concepts fondamentaux de la modélisation de régression linéaire et à son application pratique en utilisant le langage de programmation R. Vous apprendrez à identifier et analyser les relations linéaires entre variables, à ajuster des modèles de régression et à interpréter les résultats obtenus. Ce cours est conçu pour les débutants en statistiques et en R, et ne nécessite aucune expérience préalable en modélisation.
Objectifs:
- Comprendre les bases de la régression linéaire simple et son importance dans l’analyse de données.
- Apprendre à utiliser R pour ajuster des modèles de régression linéaire.
- Acquérir les compétences pour interpréter les coefficients de régression et évaluer la performance du modèle.
- Explorer les outils de diagnostic pour vérifier les hypothèses de la régression linéaire.
Public:
Ce cours s’adresse aux débutants en statistiques et en programmation R qui souhaitent acquérir une compréhension de base de la régression linéaire simple et de son application avec R. Aucune expérience préalable en modélisation n’est nécessaire, mais une familiarité avec les concepts statistiques de base serait bénéfique.
Prérequis:
- Connaissance élémentaire de R et de son environnement.
- Compréhension de base des concepts statistiques tels que la corrélation et les variables indépendantes/dépendantes.
Contenu du cours
Introduction à la régression linéaire
- Introduction à l’importance de la visualisation de données.
- Présentation de la bibliothèque Seaborn et de ses fonctionnalités.
- Aperçu des différents types de graphiques que vous pouvez créer avec Seaborn.
Le modèle de régression linéaire simple
- Formulation du modèle de régression linéaire simple et des hypothèses sous-jacentes.
- Méthodes d’ajustement du modèle et estimation des coefficients de régression.
- Interprétation des coefficients et de l’ordonnée à l’origine.
L'évaluation du modèle de régression
- Utilisation des mesures de qualité du modèle, y compris le coefficient de détermination (R²) et l’erreur quadratique moyenne (RMSE).
- Interprétation du R² et de sa signification dans la modélisation.
- Utilisation de graphiques pour visualiser l’ajustement du modèle.
Le diagnostic de la régression linéaire
- Vérification des hypothèses de la régression linéaire et détection des violations potentielles.
- Identification des valeurs aberrantes et de l’influence des observations.
- Utilisation de graphiques de diagnostic pour évaluer la validité du modèle.
Applications pratiques de la régression linéaire
- Application de la régression linéaire simple à des exemples concrets.
- Sélection des variables indépendantes et préparation des données pour la modélisation.
- Interprétation des résultats de la régression et prise de décisions éclairées.
Applications pratiques et projets
- Applications réelles de la régression linéaire dans divers domaines tels que la finance et les sciences sociales.
- Travaux pratiques pour mettre en pratique les compétences acquises.
- Perspectives sur les tendances actuelles en matière de régression linéaire et d’analyse de données.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | RLIN00 |