Formation Méthodes PLS avec applications dans le logiciel R
Objectifs
Extraire l’information utile et pertinente d’un ensemble de données pour lesquels les méthodes classiques sont inopérantes du fait d’un déséquilibre du fichier (plus de colonnes que de lignes, nombre important de données manquantes, redondance significative entre les variables exogènes).
Le but est l’exploration (évaluation de la structure de corrélation, présence de groupes, d'individus atypiques,…) et la modélisation (pouvoir prédire et anticiper le comportement d’un processus industriel ou transactionnel).
Le but est l’exploration (évaluation de la structure de corrélation, présence de groupes, d'individus atypiques,…) et la modélisation (pouvoir prédire et anticiper le comportement d’un processus industriel ou transactionnel).
Compétences
- Disposer d'une présentation de la méthode NIPALS et de ses particularités afin d'explorer, modéliser et prédire
- Connaître les différents étapes de la méthode l'Analyse en Composantes Principales avec la mise en œuvre de l'algorithme NIPALS
- Découvrir les principes de la méthode de régression PLS avec l'algorithme NIPALS et ses avantages par rapports aux méthodes de régression classiques
- Mettre en œuvre une méthode de régression avec 1 variable dépendante (PLS1) et avec 2 variables dépendantes (PLS2)
- Savoir utiliser l'analyse discriminante basée sur la régression PLS (PLSDA)
- Examiner différents cas d'applications des méthodes PLS
- Connaître les différents étapes de la méthode l'Analyse en Composantes Principales avec la mise en œuvre de l'algorithme NIPALS
- Découvrir les principes de la méthode de régression PLS avec l'algorithme NIPALS et ses avantages par rapports aux méthodes de régression classiques
- Mettre en œuvre une méthode de régression avec 1 variable dépendante (PLS1) et avec 2 variables dépendantes (PLS2)
- Savoir utiliser l'analyse discriminante basée sur la régression PLS (PLSDA)
- Examiner différents cas d'applications des méthodes PLS
Principaux thèmes abordés
- Méthode NIPALS (Non Iterative Partial Least Square)
- L’analyse en Composantes principales (A.C.P.)
- La régression PLS
- L’analyse Discriminante
- Applications
Découvrir le programme détaillé de la formation Méthodes PLS avec applications dans le logiciel R
La formation Méthodes PLS avec applications dans le logiciel R en Centre ou en distanciel
- Tarif :
- Présentiel : 1 300 € HT
- Distanciel : 1 200 € HT
-10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3 - Option(s) :
- Forfait déjeuners : 50€ HT
Nos prochaines sessions
du 4 au 5 juin 2026
du 23 au 24 novembre 2026
du 19 au 20 mai 2026
du 8 au 9 octobre 2026
du 25 au 26 juin 2026
du 3 au 4 décembre 2026
du 4 au 5 juin 2026
du 12 au 13 novembre 2026
Bordeaux | Lille | Marseille | Nantes | Nice | Strasbourg
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