Formation Méthodes de régression multiple en Biostatistique avec applications dans le logiciel Sas
Objectifs
S’approprier les principales méthodes de régression utilisées en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données avec différents types de modèles de régression.
Compétences
- Mettre en œuvre une régression linéaire, en dégager les paramètres du modèle et savoir interpréter les résultats en testant la qualité du modèle
- Mener une analyser de la variance à un ou deux facteurs et savoir analyser la qualité du modèle
- Être en capacité de réaliser une régression de Poisson et d'en interpréter les résultats
- Connaître la régression logistique, savoir interpréter ses résultats et tester la significativité des paramètres du modèle
- Modéliser le délai de survenue d'un évènement à l'aide des techniques d'analyses de survie
- Mener une analyser de la variance à un ou deux facteurs et savoir analyser la qualité du modèle
- Être en capacité de réaliser une régression de Poisson et d'en interpréter les résultats
- Connaître la régression logistique, savoir interpréter ses résultats et tester la significativité des paramètres du modèle
- Modéliser le délai de survenue d'un évènement à l'aide des techniques d'analyses de survie
Principaux thèmes abordés
- Régression linéaire
- Analyse de la Variance (ANOVA)
- Régression de Poisson
- Régression logistique
- Analyse de survie
Découvrir le programme détaillé de la formation Méthodes de régression multiple en Biostatistique avec applications dans le logiciel Sas
La formation Méthodes de régression multiple en Biostatistique avec applications dans le logiciel Sas en Centre ou en distanciel
- Tarif :
- Présentiel : 1 950 € HT
- Distanciel : 1 800 € HT
-10% dès 2 inscrits, -20% à partir de 3 - Option(s) :
- Forfait déjeuners : 75€ HT
Nos prochaines sessions
du 17 au 19 juin 2026
du 4 au 6 novembre 2026
du 9 au 11 mars 2026
du 14 au 16 septembre 2026
du 3 au 5 juin 2026
du 16 au 18 novembre 2026
du 11 au 13 mai 2026
du 5 au 7 octobre 2026
Bordeaux | Lille | Marseille | Nantes | Nice | Strasbourg
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