Régression logistique - fondamentaux par Groupe Arkesys

APPRÉHENDER LE CONTEXTE D'UTILISATION DE LA RÉGRESSION LOGISTIQUE/n
-Variable explicative et variable expliquée/n
-Variable expliquée continue et variable expliquée binaire/n
-Différence entre la régression linéaire classique et la régression logistique/n
-Variables explicative qualitatives/n
-Variables explicatives quantitatives/n
-Nature du modèle de la régression logistique simple/n
-Nature du modèle de la régression logistique multiple/n
MODÈLES DE RÉGRESSION LOGISTIQUE/n
-Le modèle Logit/n
-Courbe sigmoïde/n
-Interprétation des coefficients/n
-Odds
- ratios/n
-Parallèle odds ratios et risques relatifs/n
-Validation du modèle/n
-Diagnostics de qualité/n
-Taux de réussite/n
-Taux d'échec/n
-Vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs/n
-Utilisation du modèle à des fins de prédiction/n
MISE EN OEUVRE ET APPLICATIONS /n
-Applications de la régression logistique à des tableaux de contingence/n
-Applications à des variables explicatives continues/n
-Interprétation de sorties logiciels/n

A l'issue de cette formation, l'apprenant sera capable de :/n
-Identifier le contexte d'utilisation d'une régression de type logistique/n
-Décrire les outils mathématiques utilisés dans la régression logistique/n
-Interpréter des résultats algébriques issus de ces analyses et les traduire en réalités physiques /n
-Interpréter des éléments de type odds
- ratios notamment dans un contexte épidémiologique/n
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