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:: Description généraleCet atelier permet d'explorer la technique de modélisation non-linéaire, l'interprétation des résultats, leurs forces et faiblesses et leur mise en oeuvre pratique. Ces techniques sont couramment utilisées pour la modélisation de courbes de croissance et l'analyse des dose-réponse.:: Objectifs pédagogiquesÀ la suite de cette formation, les participants sauront:
Quel est le contexte d'utilisation de la régression non-linéaire
Quelles sont les conditions d'utilisation de la technique
Comment construire un modèle de régression linéaire simple et multiple
Comment mesurer l'adéquation du modèle aux données
Quels sont les problèmes rencontrés en régression non-linéaire, 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 non-linéaires couvertes dans cette formation sera particulièrement utile aux personnes ayant à relier ou prédire une variable à une seule ou un ensemble de variables explicatives lorsque le lien entre les variables n'est pas strictement linéaire. :: Pré-requisCette formation d'une demi-journée traite de la régression non-linéaire , technique qui permet de mettre en relation une variable dépendante ou réponse de nature continue et un ensemble de variables indépendantes ou explicatives.
Les participants doivent connaître les outils essentiels de la statistique descriptive et de la statistique inférentielle - moyenne, écart-type, erreur-type, médiane, outils graphiques tels les histogrammes, les box-plots, les tests d'hypothèse, les intervalles de confiance, etc. C'est-à-dire avoir suivi la formation Les outils essentiels de la statistique ou avoir un niveau équivalent.
Avoir suivi la formation Techniques de régression linéaire simple et multiple ou avoir un niveau équivalent. | | |
:: Plan du cours
- Qu'est ce qu'un modèle non-linéaire?
- Modèles linéarisables
- Vrais modèles non-linéaires
- Mécanisme de la régression non-linéaire
- Algorithme
- Estimation des coefficients du modèle
- Interprétation des coefficients du modèle
- Problèmes spécifiques à la régression non-linéaire
- Choisir des valeurs de départ
- Fixer la valeur de certains paramètres
- Calculer une mesure d'ajustement comparable au R-carré
- Choisir un algorithme
- Calculer les valeurs prédites et leurs intervalles de confiance
- Mesures d'ajustement du modèle
- Applications
- Courbes de croissance
- Pharmacocinétique
- Modélisation dose-réponse
:: Thèmes abordés
Cette formation décrit la régression non-linéaire, une technique de régression à utiliser lorsque le lien entre les variables n'est pas strictement linéaire.
La formation traite de l'objectif de la régression, des notions de modèle, d'estimation des paramètres du modèle à l'aide des données, de l'interprétation des coefficients du modèle, des mesures d'ajustement "goodness-of-fit" et de validation de modèle, de prédiction en régression, des problèmes couramment rencontrés, des moyens de les détecter et des les résoudre.
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