Référence: 2100817F

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Méthodes de régression multiple en biostatistique

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Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

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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
  • Étude 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
  • Étude 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

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

- 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

1 session : Méthodes de régression multiple en biostatistique

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    Data Value

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    • Commune : Lyon 2e (69)

    Formation professionnelle