Methodes de regression multiple en biostatistique

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Tout public
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Entreprise
Étudiant
Prix
2340 €
Durée
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
Cette formation peut être dispensée dans votre entreprise dans les localités suivantes :
  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
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 visées

- 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
Programme
Programme

- Régression linéaire

  • Contexte (exemples, terminologie)

  • Définition du modèle

  • Estimation des paramètres du modèle

  • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle

  • Codage des variables, modification de l'effet et confusion

  • Comparaison de modèles et sélection de variables

  • Étude de l'adéquation du modèle logistique


- Analyse de la Variance (ANOVA)

  • Contexte (exemples, terminologie)

  • Définition du modèle (hypothèses, interprétation des paramètres du modèle)

  • Analyse de la Variance à un facteur

  • Analyse de la Variance à deux facteurs

  • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle


- Régression de Poisson

  • Contexte (exemples, terminologie)

  • Définition du modèle (hypothèses, surdispersion, interprétation des paramètres du modèle)

  • Estimation des paramètres du modèle

  • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle

  • Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)

  • Modification de l'effet et confusion

  • Comparaison de modèles et sélection de variables

  • Etude de l'adéquation du modèle de Poisson


- Régression logistique

  • Contexte (exemples, terminologie)

  • Définition du modèle (hypothèses, fonction logit, interprétation des paramètres du modèle)

  • Estimation des paramètres du modèle

  • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle

  • Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)

  • Modification de l'effet et confusion

  • Comparaison de modèles et sélection de variables

  • Etude de l'adéquation du modèle logistique


- Analyse de survie

  • Données de survie

  • Censure et troncature / exemples

  • Courbes de survie

  • Comparaison de courbes de survie

  • Modèles de régression
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