:: Description généraleCet atelier aborde la problématique de la corrélation des variables explicatives dans les modèles de régression (multicollinéarité), son impact sur la qualité des modèles obtenus dans ce contexte et présente la technique actuellement la plus populaire pour la résoudre, la régression Partial Least Squares (PLS).
Le séminaire aborde le principe de la régression PLS à travers son lien avec les méthodes statistiques multivariées, notamment l'analyse en composantes principales (ACP). L'emphase est également mise sur les stratégies permettant la mesure de la capacité de prédiction des modèles et leur application pour optimiser la construction d'un modèle PLS. Différentes études de cas et analyses sont réalisées et discutées. Celles-ci visent autant à familiariser les participants avec les résultats fournis par différents logiciels qu'à les sensibiliser aux conditions d'utilisation de la régression PLS et à éviter certaines erreurs.:: Objectifs pédagogiquesÀ la suite de cette formation, les participants sauront:
Quel est le contexte d'utilisation de la régression sur les composantes principales et de la régression « partial least squares »
Quelles sont les conditions d'utilisation de ces techniques
Comment construire ces modèles de régression
Comment mesurer l'adéquation modèles aux données
Quels sont les problèmes rencontrés dans ce type régression, comment les détecter et comment les régler
Comment interpréter les sorties fournies par les logiciels statistiques:: Public cibleCette formation appliquée en statistique s'adresse à toute personne qui recueille des données et qui prend des décisions basées sur ces données. La connaissance des méthodes de régression avancées couvertes dans cette formation sera particulièrement utile aux personnes ayant à mettre en relation ou prédire une seule variable ou plusieurs variables à un ensemble de variables explicatives. Elle permettra aussi de mettre en place des modèles de prédiction sur de très petits fichiers de données (moins d’observations que de variables explicatives). :: Pré-requisCette formation d'une journée traite de la régression sur les composantes et de la régression PLS, techniques qui permettent de mettre en relation une ou plusieurs variable(s) dépendantes(s) et un ensemble de variables indépendantes ou explicatives.
Les participants doivent connaître les outils de la régression linéaire simple et multiples. Ils doivent savoir comment détecter les principaux problèmes en modélisation, etc.
Avoir suivi la formation Techniques de régression linéaire simple et multiple ou avoir un niveau équivalent.
Les participants doivent connaître le mécanisme de l’analyse en composantes principales (ACP).
Avoir suivi la formation L'analyse en composantes principales et ses applications ou avoir un niveau équivalent. | 
