Pratique de la Statistique II : Analyse de la Variance et Régression (F-ptq-01)
     

Utiliser les méthodes de l'analyse de la variance et de la régression pour évaluer les effets de facteurs qualitatifs ou quantitatifs sur une ou plusieurs réponses quantitatives et en tester la significativité.

Informations Public : Toute personne souhaitant faire appel à la modélisation pour expliquer et prévoir l'effet de facteurs sur une ou plusieurs réponses quantitatives. Pré-requis : Il est conseillé d'avoir participé au préalable au stage Pratique de la Statistique I ou d'avoir acquis par la pratique un niveau équivalent. Méthode : Alternance d'exposés, de manipulations et d'exercices pratiques mis en oeuvre dans StatGraphics (ou tout autre logiciel en intra-entreprise).		Durée : 3 jour(s) Prochaine(s) session(s) : Lieu Du Au Paris 28/03/2012 30/03/2012 Toulouse 18/06/2012 20/06/2012 Paris 17/10/2012 19/10/2012 Frais d'inscription : - Inter-entreprises : Prix unitaire par stagiaire(s) inscrit(s) 1 inscrit 2 inscrits 3 inscrits et + 1500€ HT 1250€ HT 1000€ HT - Intra-entreprise : Nous consulter
Programme - Analyse de la Variance Rappels sur la comparaison de deux populations, notions d'échantillons indépendants et appariés Présentation de l'Analyse de la Variance Analyse de la Variance à un facteur Les hypothèses, tests Homogénéité des variances Comparaison multiple de moyennes Analyse non-paramétrique de Kruskal-Wallis Présentation en terme de modèle linéaire général Analyse de la Variance à deux ou plusieurs facteurs Effets principaux et effets des interactions Présentation de cas classiques : Facteurs croisés : Plans complets Carrés latins Mesures répétées Modèles Split-Plot,... Liens avec le modèle linéaire général - Régression Régression simple Présentation du modèle Construction du modèle Droite des moindres carrés - Estimation des coefficients Validation du modèle Coefficient de détermination Table de l'analyse de la variance Tests concernant les coefficients Etude des résidus, points influents Utilisation du modèle en prévision Intervalle de prédiction Intervalle de confiance Modèles non linéaires se ramenant à un modèle linéaire par transformation des variables Régression multiple Présentation du modèle Construction du modèle Estimation des coefficients Validation du modèle Coefficient de détermination Table de l'analyse de la variance Tests concernant les coefficients Les procédures de sélection de variables : procédures pas à pas, ascendante et descendante Etude des résidus, points influents Utilisation du modèle en prévision Intervalle de prédiction Intervalle de confiance Liens avec le modèle linéaire général Introduction de variables qualitatives dans un modèle : Analyse de la covariance Comparaison de droites de régression Modèles de calibration ou d'étalonnage Introduction à la régression non linéaire - Ateliers Travail sur des cas réels par petits groupes en fonction des centres d'intérêts