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Formation Régression logistique – Analyse de données catégorielles


Objectifs

S’approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique.

Public

Biologistes, professionnels de santé, statisticiens …

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Biostatistique

Méthode

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques.
Chaque participant pourra mettre en oeuvre les applications dans le logiciel de son choix parmi SAS ou R.

Programme

- Contexte
  • Exemples
  • Terminologie
  • Représentations graphiques de ces données binaires

- Spécification du modèle
  • Hypothèses
  • Fonction logit
  • Interprétation des paramètres du modèle
  • Intervalle de confiance

- Estimation des paramètres du modèle simple et multiple

- Tests d’hypothèses sur les paramètres du modèle

- Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)

- Modification de l’effet et confusion

- Comparaison de modèles et sélection de variables

- Validation des hypothèses du modèle
  • Analyse des résidus
  • Etude de l’adéquation du modèle logistique

- Quelques extensions du modèle de régression logistique


Ce que pensent nos clients de la formation Régression logistique – Analyse de données catégorielles

M. Jean-Louis S., Ingénieur épidémiologiste à l'Agence Nationale de Santé Publique
Formation permettant d'acquérir les bases théoriques de la régression logistique et une approche des modèles plus complexes, linéaires généralisés, mixtes ...
M. Joffrey M., Biostatisticien au Centre d'Epidémiologie et de Santé Publique des Armées
Cours optimal, répond à toutes les questions sur la régression logistique

La formation Régression logistique – Analyse de données catégorielles dans nos Centres ou en distanciel

  • Tarif : 1 800 € HT
    -10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3

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du 5 au 7 octobre 2020


Paris

du 7 au 9 décembre 2020


Toulouse

du 16 au 18 novembre 2020


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