Formation : Régression et modèles linéaires

Objectifs : 

À l’issue de la formation, les participants seront capables de :

  • Comprendre le rôle des modèles de régression en analyse de données

  • Interpréter une relation linéaire entre variables

  • Construire et interpréter une régression linéaire simple

  • Mettre en œuvre une régression linéaire multiple

  • Évaluer la qualité et la validité d’un modèle linéaire

  • Comprendre les hypothèses et limites des modèles linéaires

  • Communiquer les résultats de manière claire et rigoureuse

Format : présentiel ou à distance

Durée : 2 jours

Prix : 1 300 € HT

Programme

 

  • Objectifs de la régression

  • Régression vs corrélation

  • Variables explicatives et variable cible

  • Cas d’usage métiers

 

 

  • Modèle mathématique

  • Estimation des paramètres (moindres carrés)

  • Interprétation des coefficients

  • Droite de régression

 

 

  • Résidus

  • Coefficient de détermination (R²)

  • Erreur quadratique moyenne (MSE)

  • Intervalles de confiance

 

 

  • Linéarité

  • Indépendance

  • Homoscédasticité

  • Normalité des résidus

 

 

  • Extension du modèle

  • Interprétation des coefficients

  • Effets marginaux

  • Variables qualitatives (variables indicatrices)

 

 

  • Corrélation entre variables explicatives

  • Facteur d’inflation de la variance (VIF)

  • Sélection pas à pas

  • Surapprentissage

 

 

  • Analyse des résidus

  • Détection des points influents

  • Validation croisée (notions)

  • Comparaison de modèles

 

 

  • Quand la régression linéaire ne suffit plus

  • Notions de régression polynomiale

  • Introduction aux modèles non linéaires

  • Place de la régression dans le machine learning

 

  • Analyse exploratoire

  • Construction du modèle

  • Interprétation des résultats

  • Recommandations métiers

Livrables et documentations fournis :

  • Support de formation

  • Attestation de formation

  • Fiches mémo (formules et interprétation)

  • Exercices corrigés

  • Scripts ou modèles Excel/Python/R (selon outil choisi)