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Formations Statistiques - IT - Informatique

Formation Régression Logistique : Maîtrisez les techniques

Optimisez vos décisions stratégiques avec une maîtrise experte des techniques de régression logistique.

Niveau :

Satisfaction de nos apprenants en 2024 : 98%
Taux d’assiduité : 100%

Tout savoir sur votre formation :

Formez-vous selon vos disponibilités ! Vous proposez 3 dates au choix et votre formateur vous confirme la date souhaitée.

En présentiel dans votre entreprise, dans l’un de nos 54 centres de formation ou en distanciel par visioconférence.

Contexte de la formation

Vous voulez exceller dans l’analyse de données en maîtrisant la régression logistique de niveau avancé ? Souhaitez-vous donner un coup de pouce à votre carrière en devenant un expert en transformation de données brutes en informations pertinentes ? Vous êtes au bon endroit !

La compétence en régression logistique est devenue essentielle dans le monde actuel où les données sont omniprésentes. Elle offre un avantage significatif dans de nombreux secteurs, notamment la finance, le marketing, la santé et les sciences sociales. Sa maîtrise permet d’extraire des informations précieuses à partir de données complexes, d’optimiser les processus et de prévoir les tendances. Elle ouvre également la voie à des opportunités professionnelles enrichissantes, car les entreprises recherchent activement des professionnels capables de prendre des décisions éclairées basées sur des analyses de données solides. En somme, la maîtrise de la régression logistique avancée est un véritable tremplin pour accélérer votre carrière et vous démarquer dans votre domaine.

Mais n’oublions pas, la régression logistique n’est pas seulement une compétence professionnelle. C’est aussi un outil précieux pour résoudre des problèmes complexes dans la vie quotidienne.

Vous êtes toujours intéressé ? Alors, ne manquez pas cette opportunité !

Avec Expertisme, Organisme de Formation certifié QUALIOPI, vous pouvez approfondir votre compréhension des concepts avancés de la régression logistique et maîtriser son application pratique. Notre formateur expert métier vous guidera à travers les fondements mathématiques et statistiques de la régression logistique, y compris les concepts de maximum de vraisemblance et de multicolinéarité. Vous aurez l’opportunité d’apprendre à utiliser des logiciels statistiques et des langages de programmation comme R ou Python pour implémenter des modèles logistiques avancés.

En plus de cela, nous vous aiderons à interpréter correctement les coefficients de régression, à évaluer la performance des modèles à l’aide de métriques avancées, et à effectuer des validations croisées pour assurer la robustesse des modèles.

Bref, notre formation en régression logistique avancée est conçue pour être aussi adaptable et efficace que possible, pour vous permettre de résoudre des problèmes réels et complexes en utilisant des techniques avancées comme les transformations de variables et l’analyse des résidus.

Alors, êtes-vous prêt à donner un coup de pouce à votre carrière en devenant un expert en régression logistique ? Ne manquez pas cette chance de vous démarquer dans votre domaine ! Inscrivez-vous dès maintenant à notre formation en régression logistique avancée et commencez à transformer des données brutes en informations pertinentes. Le succès vous attend !

À qui s’adresse cette formation ?

Cette formation s’adresse à toute personne souhaitant maîtriser et mettre en œuvre des analyses statistiques de type « Régression logistique » simple et multi-facteurs. Elle est particulièrement pertinente pour les statisticiens, les analystes de données, les chercheurs en sciences sociales, les économistes et les professionnels du marketing. Ce cours serait également bénéfique aux chercheurs en santé publique et aux épidémiologistes qui utilisent fréquemment ce type d’analyses dans leur travail. En outre, les ingénieurs en qualité, les acteurs du contrôle de gestion et ceux qui sont en charge de la prise de décision stratégique pourraient également trouver cette formation utile pour améliorer leur compréhension des données et la précision de leurs prédictions. En somme, toute personne dont le travail implique une analyse de données complexe et qui souhaite améliorer ses compétences dans ce domaine est la bienvenue.

Objectifs

  • Maîtriser l’application de la méthode de la régression logistique à des cas concrets et complexes en milieu professionnel
  • Approfondir la connaissance des différents paramètres et coefficients (odds-ratios, etc.) et de leur interprétation dans un contexte avancé de régression logistique
  • Améliorer la capacité à détecter, analyser et résoudre les problèmes techniques tels que les colinéarités entre variables explicatives dans un modèle de régression logistique
  • Développer les compétences pour l’utilisation optimale des outils de modélisation et de comparaison (Afd, méthode de classement, etc.) en lien avec la régression logistique
  • Approfondir la compréhension des probabilités ajustées et leur utilisation pour l’analyse des résultats de la régression logistique.

Programme

  • 1. RAPPEL DES FONDAMENTAUX DE LA RÉGRESSION LOGISTIQUE
    • Révision des bases théoriques : définition, formule générale, interprétation des coefficients
    • Rappel sur les conditions d’application : variable dépendante dichotomique, indépendance des observations, absence de multicolinéarité
    • Interprétation des résultats d’une régression logistique simple
  • 2. RÉGRESSION LOGISTIQUE MULTIVARIÉE
    • Définition et utilité de la régression logistique multivariée
    • Comment sélectionner des variables pour une régression logistique multivariée : critères statistiques et théoriques
    • Interprétation des résultats d’une régression logistique multivariée
  • 3. VALIDATION D'UN MODÈLE DE RÉGRESSION LOGISTIQUE
    • Méthodes de validation interne : bootstrap, validation croisée
    • Méthodes de validation externe : validation sur un échantillon indépendant
    • Calcul et interprétation des indicateurs de qualité du modèle : sensibilité, spécificité, courbe ROC
  • 4. RÉGRESSION LOGISTIQUE ORDINALE ET MULTINOMIALE
    • Définition et conditions d’application
    • Mise en œuvre pratique : choix du logiciel, codage des variables, choix de la fonction de lien
    • Interprétation des résultats
  • 5. GESTION DES DONNÉES MANQUANTES
    • Impact des données manquantes sur les résultats d’une régression logistique
    • Techniques pour gérer les données manquantes : suppression des cas, imputation simple, imputation multiple
    • Choix de la meilleure méthode en fonction du contexte
  • 6. UTILISATION DE LA RÉGRESSION LOGISTIQUE POUR L'ANALYSE DE DONNÉES LONGITUDINALES
    • Définition et intérêt des données longitudinales
    • Régression logistique conditionnelle : définition, mise en œuvre, interprétation des résultats
    • Régression logistique de population : définition, mise en œuvre, interprétation des résultats
  • 7. PROBLÈMES ET SOLUTIONS EN RÉGRESSION LOGISTIQUE
    • Diagnostic et traitement de la multicolinéarité
    • Gestion des valeurs aberrantes
    • Choix de la méthode en cas de non-respect des hypothèses de la régression logistique
  • 8. ATELIERS PRATIQUES
    • Analyse de jeux de données réels avec un logiciel de statistiques
    • Interprétation des résultats et rédaction d’un rapport d’analyse
    • Discussion et échanges sur les difficultés rencontrées et les solutions apportées

Version 4. Mise à jour le 01/01/2025
© EXPERTISME – Groupe SELECT® 2025 Tous droits réservés. Les textes présents sur cette page sont soumis aux droits d’auteur.

Pré-requis

Avoir une bonne connaissance des outils statistiques de base. Cela comprend :

  • La maîtrise des tests d’hypothèses
  • La compréhension de la p-value
  • La gestion du risque alpha
  • La pratique de la régression linéaire

Être capable de comprendre et d’analyser des données quantitatives
Posséder des compétences de base en informatique pour manipuler les logiciels statistiques
Être muni d’un ordinateur relié à Internet, possédant une caméra, un micro et un haut-parleur

Points forts de la formation

  • Votre plan pédagogique de formation sur-mesure avec l’évaluation initiale de votre niveau de connaissance du sujet abordé
  • Des cas pratiques inspirés de votre activité professionnelle, traités lors de la formation
  • Un suivi individuel pendant la formation permettant de progresser plus rapidement
  • Un support de formation de qualité créé sur-mesure en fonction de vos attentes et des objectifs fixés, permettant un transfert de compétences qui vous rende très rapidement opérationnel
  • Les dates et lieux de cette formation sont à définir selon vos disponibilités
  • Animation de la formation par un Formateur Expert Métier
  • La possibilité, pendant 12 mois, de solliciter votre Formateur Expert sur des problématiques professionnelles liées au thème de votre formation
  • Un suivi de 12 mois de la consolidation et de l’évolution de vos acquis.

Approche pédagogique

L’approche pédagogique a été construite sur l’interactivité et la personnalisation : Présentation illustrée et animée par le Formateur Expert, partage d’expériences, études de cas, mise en situation réelle.
Tous les supports sont fournis par support papier, mail ou clé USB à chaque stagiaire.

Méthodologie pédagogique employée :
Chaque formation en présentiel ou en distanciel est animée par un Formateur Expert Métier sélectionné selon ses compétences et expériences professionnelles. Apport d’expertise du Formateur, quiz en début et fin de formation, cas pratiques, échanges d’expérience. Accès en ligne au support de formation.

Méthodes utilisées et évaluation :
Evaluation et positionnement lors de la définition du projet pédagogique avec le(s) stagiaire(s). Un QCM est donné aux stagiaires le dernier jour de la formation pour valider leurs apprentissages. Une correction collective est effectuée par le Formateur. Une évaluation de fin de stage en direct est organisée entre le Formateur et le(s) stagiaire(s) pour recueillir et prendre en compte leurs appréciations. Une attestation de fin de stage est remise aux stagiaires.

Accessibilité

Toute demande spécifique à l’accessibilité de la formation par des personnes handicapées donnera lieu à une attention particulière et le cas échéant une adaptation des moyens de la formation.
Public en situation de handicap, contactez notre référent handicap au 01 42 66 36 42.

Formateur

Nos Formateurs sont des Experts Métiers intervenants sur les prestations inhérentes sur la thématique de la formation. Ils réalisent les audits et co-construisent l’offre et le déroulé de la formation avec l’Ingénieur Pédagogique avant validation par le Responsable Pédagogique. Ils sont sélectionnés pour leurs compétences pédagogiques et leurs expériences dans la formation pour adultes.

Référence : IT-100316

Durée : 14 heures soit 2 jours

Tarif : 1950€ HT / Personne

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Durée : 14 heures soit 2 jours

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Témoignages
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Étape par Étape

Formations complémentaires - Formations Statistiques / IT - Informatique sur-mesure

Formation Analyse Chartistique et Technique : Maîtrisez les Fondamentaux 14 heures soit 2 jours

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Formation JMP : Maîtrisez l’Anova et la Régression Simple 21 heures soit 3 jours

Formation régression logistique, Poisson et ZIP – Modèles linéaires généralisés 21 heures soit 3 jours

Formation Maîtrise Statistique des Procédés : Optimisation de la Qualité Industrielle avec MINITAB et STATGRAPHICS 21 heures soit 3 jours

Formation Maîtrise Statistique des Procédés avec JMP (MSP/SPC) 21 heures soit 3 jours

Formation Modèles Prédictifs et Régressions Linéaires 28 heures soit 4 jours

Formation JMP : Maîtrise des tests d’hypothèses et traitement des petits échantillons 28 heures soit 4 jours

Formation Régression Logistique : Maîtrisez les techniques 14 heures soit 2 jours

Formation Régression Linéaire : Techniques Simples et Multiples 14 heures soit 2 jours

Formation Régression Logistique : Maîtrisez les Bases 7 heures soit 1 jour

Formation MSP/SPC : Découvrez les Méthodes Statistiques de Processus et de Contrôle Statistique de Processus 7 heures soit 1 jour

Formation Statistiques – Maîtrise de l’Étude de Capabilité 21 heures soit 3 jours

Formation Statistiques : ANOVA, Régression, Tests d’Hypothèses avec STATGRAPHICS 21 heures soit 3 jours

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