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Analyse de la variance et régression - Fonctions de base

3 jours - 21 heures

Objectifs

Mettre en œuvre les techniques de base de l’analyse de la variance. Mettre en œuvre les techniques de base de la régression. Valider et exploiter des modèles avec ces techniques.

Participants

Personnes souhaitant mettre en œuvre les techniques de base de l’analyse statistique.

Pédagogie

La pédagogie est basée sur le principe de la dynamique de groupe avec alternance d'apports théoriques, de phases de réflexion collectives et individuelles, d'exercices, d'études de cas et de mises en situations observées. Formation / Action participative et interactive : les participants sont acteurs de leur formation notamment lors des mises en situation car ils s'appuient sur leurs connaissances, les expériences et mettront en œuvre les nouveaux outils présentés au cours de la session.

Profil de l’intervenant

Consultant-formateur expert. Suivi des compétences techniques et pédagogiques assuré par nos services.

Moyens techniques

Encadrement complet des stagiaires durant la formation. Espace d’accueil, configuration technique des salles et matériel pédagogique dédié pour les formations en centre. Remise d’une documentation pédagogique papier ou numérique à échéance de la formation.

Méthodes d’évaluation des acquis

Exercices individuels et collectifs durant la formation. La feuille d’émargement signée par demi-journée ainsi que l’évaluation des acquis de fin de stage sont adressées avec la facture.

Programme

Analyse de la variance

Utilisation du modèle

Prédiction de valeurs

Intervalles de confiance des prédictions

Paramétrage de la matrice des variables X dans une régression

Erreurs à ne pas commettre dans la régression

Principes généraux de l’Anova

Objectifs de l’analyse de variance

Conditions générales d’utilisation

Normalité des groupes

Homogénéité des variances

Modèle de base

Effets simples

Interactions

Mise en place du modèle

Analyse du modèle

Hypothèse nulle de l’ANOVA

Hypothèse alternative

Interprétation de la table d’ANOVA (somme des carrés, degrésde liberté, F...)

Acceptation ou rejet de l’hypothèse nulle

Puissance du test

Épuration du modèle (conservation ou exclusion des facteurset des interactions influentes)

Tests de comparaison de moyennes multiples (Tukey HSD, LSD)

Regroupements de moyennes

Traitements graphiques des analyses

Erreurs à ne pas commettre dans l’ANOVA

Régression

Principes généraux de la régression

Les différents modèles de la régression (simple, multiple,polynomiale)

Critères des moindres carrés

Vocabulaire associé à la régression

Gestion de l’erreur (erreur expérimentale, erreur du modèle)

Différences entre l’Anova et la régression

Analyse de modèle

Validation des coefficients

Coefficient de détermination

Analyse des résidus

Valeurs suspectes

Traitement graphique des résidus

1058 log-378.pdf