La régression linéaire multiple avec R
Généralité
Description :
Ce cours d’introduction à la régression linéaire multiple avec R vous guidera à travers les concepts fondamentaux de la modélisation de régression linéaire multiple en utilisant le langage de programmation R. Vous apprendrez à analyser les relations complexes entre plusieurs variables, à ajuster des modèles de régression et à évaluer leur adéquation. Vous développerez les compétences nécessaires pour interpréter les coefficients de régression et évaluer la performance du modèle. Ce cours est idéal pour les débutants en statistiques et en R qui souhaitent explorer la modélisation de régression plus avancée.
Objectifs:
- Comprendre les principes sous-jacents de la régression linéaire multiple et son application.
- Apprendre à utiliser R pour ajuster des modèles de régression linéaire multiple.
- Acquérir les compétences pour interpréter les coefficients de régression et évaluer la qualité du modèle.
- Explorer les diagnostics et les tests pour vérifier les hypothèses de la régression linéaire multiple.
Public:
Ce cours est conçu pour les débutants en statistiques et en programmation R qui souhaitent explorer la modélisation de régression linéaire multiple. Aucune expérience préalable en régression linéaire n’est nécessaire, mais une compréhension des concepts statistiques de base serait bénéfique.
Prérequis:
- Connaissance de base de R et de son environnement.
- Compréhension élémentaire des concepts statistiques tels que la corrélation et la régression linéaire simple.
- Ordinateur avec R installé.
Contenu du cours
Introduction à la régression linéaire multiple
- Introduction à la régression linéaire multiple et son rôle dans l’analyse de données.
- Présentation de R et de ses fonctionnalités pour la modélisation statistique.
- Revue des concepts clés de la régression linéaire simple.
Le modèle de régression linéaire multiple
- Formulation du modèle de régression linéaire multiple et des hypothèses associées.
- Méthodes d’ajustement du modèle et estimation des coefficients de régression.
- Interprétation des coefficients et des variables explicatives.
L'évaluation du modèle de régression multiple
- Utilisation des mesures de qualité du modèle, y compris le R² ajusté et les tests statistiques.
- Interprétation du R² ajusté et de son importance dans la modélisation.
- Utilisation de graphiques pour évaluer l’ajustement du modèle.
Le diagnostic de la régression linéaire
- Vérification des hypothèses de la régression linéaire multiple.
- Détection des problèmes potentiels tels que la multicolinéarité.
- Utilisation de graphiques de diagnostic pour évaluer la validité du modèle.
Sélection de variables et modèles avancés
- Techniques de sélection de variables pour simplifier le modèle.
- Ajustement de modèles avancés incluant des interactions et des termes polynomiaux.
- Interprétation des résultats complexes des modèles avancés.
Applications pratiques de la régression linéaire multiple
- Application de la régression linéaire multiple à des exemples concrets.
- Préparation des données pour la modélisation de régression linéaire multiple.
- Interprétation des résultats et prise de décisions éclairées.
Applications pratiques et projets
- Applications réelles de la régression linéaire multiple dans des domaines tels que la recherche médicale et l’économie.
- Travaux pratiques pour mettre en pratique les compétences acquises.
- Perspectives sur les tendances actuelles en matière de modélisation de régression.
Informations
| Niveau | Intermédiaire |
| Modes d’enseignement | Présentiel – Distanciel – A votre rythme en MOOC |
| Durée | 3 jours -21 heures |
| Lieux | Paris |
| Code cours | RLINM00 |