Methodes de regression multiple en biostatistique

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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.

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