Regression logistique - analyse de donnees categorielles
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Objectifs
S'approprier les méthodes de régression logistique avec des applications en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre d'une régression logistique.
Compétences visées
- Comprendre le contexte d'utilisation de la régression logistique
- Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit
- Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle
- Savoir estimer les paramètres dans le cas du modèle simple et multiple
- Réaliser des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle
- Savoir traiter les variables explicatives (codage et interprétation)
- Connaître la modification de l'effet et confusion
- Être en mesure de comparer les modèles et de sélectionner les variables
- Examiner les étapes de validation du modèle
- Découvrir des extensions du modèle logistique
Compétences visées
- Comprendre le contexte d'utilisation de la régression logistique
- Comprendre l'intérêt du passage à la fonction logit
- Savoir interpréter les résultats de la régression et établir des intervalles de confiance autour des paramètres du modèle
- Savoir estimer les paramètres dans le cas du modèle simple et multiple
- Réaliser des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle
- Savoir traiter les variables explicatives (codage et interprétation)
- Connaître la modification de l'effet et confusion
- Être en mesure de comparer les modèles et de sélectionner les variables
- Examiner les étapes de validation du modèle
- Découvrir des extensions du modèle logistique
Programme
Programme
- Contexte
- Spécification du modèle
- Estimation des paramètres du modèle simple et multiple
- Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
- Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
- Modification de l'effet et confusion
- Comparaison de modèles et sélection de variables
- Validation des hypothèses du modèle
- Quelques extensions du modèle de régression logistique
- Contexte
- Exemples
- Terminologie
- Représentations graphiques de ces données binaires
- Spécification du modèle
- Hypothèses
- Fonction logit
- Interprétation des paramètres du modèle
- Intervalle de confiance
- Estimation des paramètres du modèle simple et multiple
- Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
- Codage et interprétation des variables explicatives (binaire, qualitative)
- Modification de l'effet et confusion
- Comparaison de modèles et sélection de variables
- Validation des hypothèses du modèle
- Analyse des résidus
- Etude de l'adéquation du modèle logistique
- Quelques extensions du modèle de régression logistique
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