CERTYOU, 37 rue des Mathurins, 75008 PARIS - SAS au capital de 10 000 Euros
Tél : 01 42 93 52 72 - Fax : 01 70 72 02 72 - contact@certyou.com - www.certyou.com
RCS de Paris n° 804 509 461- TVA intracommunautaire FR03 804509461 - APE 8559A
Déclaration d’activité enregistrée sous le N° 11 75 52524 75 auprès du préfet de région d’Ile-de-France
IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression
Formation Informatique / SGBD et Aide à la décision / Analyse décisionnelle
Le cours IBM 0G073G examine les modèles de la régression (Analyse statistique). Les participants apprennent quand et
comment appliquer chacun des modèles et comment interpréter les résultats. Le cours présente également quelques-unes
des étapes préliminaires à la modélisation, explique comment vérifier les hypothèses sous-jacentes aux modèles et quoi faire
lorsque les hypothèses s'avèrent erronées.
Cours animé en français
OBJECTIFS
• Réussir la certification IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression
• Comprendre les concepts basés sur IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression
• Comprendre les fondamentaux et la méthodologie
• Préparer, Réviser et Acquérir les trucs et astuces de l'examen IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de
Régression.
PUBLIC
Les personnes qui veulent prédire ou comprendre un phénomène quantitatif tel que le revenu ou la consommation ou une
variable qualitative comme l'appétence à un produit ou le départ à la concurrence grâce aux modèles de la régression
PRE-REQUIS
Posséder une bonne connaissance de IBM SPSS Statistics et des statistiques inférentielles ou avoir suivi les cours suivants :
Introduction to IBM SPSS Statistics (0G502G ou 0G503G)
Introduction to Statistical Analysis using IBM SPSS Statistics (0G512G ou 0G519G)
PROGRAMME
Introduction
Audit et préparation des données
Le modèle de la régression linéaire
Les hypothèses
Critères d'ajustement du modèle de la régression
Analyse des résidus
Interprétation des résultats
La régression linéaire pas à pas (Stepwise)
Introduction
Méthode de sélection des variables
Régression sur des variables dichotomiques
Le modèle de la régression logistique binaire
Le modèle
Méthode pas à pas
Courbe ROC
Le modèle de la régression logistique multinomiale
Le modèle
Interprétation des résultats
Modéliser l'interaction
Interaction entre variables qualitatives
Interaction entre variables quantitatives et qualitatives
Interprétation des résultats
Régression polynomiale
Le modèles
Les hypothèses
Interprétation des résultats
Régression non linéaire
Le modèles
Les hypothèsesInterprétation des résultats
A retenir
Durée : 3 jours soit 21h.
Réf. 0G073G
Dates des sessions
Paris
07/04/2015
02/11/2015
Cette
formation est
également
proposée en
formule
INTRA-ENTREPRISE.
Inclus dans cette formation
Coaching Après-COURS
Pendant 30 jours, votre formateur
sera disponible pour vous aider.
CERTyou s'engage dans la réalisation
de vos objectifs.
Votre garantie 100%
SATISFACTION
Notre engagement 100% satisfaction
vous garantit la plus grande qualité
de formation.

0 g073g formation-ibm-spss-statistics-techniques-avancees-de-regression

  • 1.
    CERTYOU, 37 ruedes Mathurins, 75008 PARIS - SAS au capital de 10 000 Euros Tél : 01 42 93 52 72 - Fax : 01 70 72 02 72 - contact@certyou.com - www.certyou.com RCS de Paris n° 804 509 461- TVA intracommunautaire FR03 804509461 - APE 8559A Déclaration d’activité enregistrée sous le N° 11 75 52524 75 auprès du préfet de région d’Ile-de-France IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression Formation Informatique / SGBD et Aide à la décision / Analyse décisionnelle Le cours IBM 0G073G examine les modèles de la régression (Analyse statistique). Les participants apprennent quand et comment appliquer chacun des modèles et comment interpréter les résultats. Le cours présente également quelques-unes des étapes préliminaires à la modélisation, explique comment vérifier les hypothèses sous-jacentes aux modèles et quoi faire lorsque les hypothèses s'avèrent erronées. Cours animé en français OBJECTIFS • Réussir la certification IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression • Comprendre les concepts basés sur IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression • Comprendre les fondamentaux et la méthodologie • Préparer, Réviser et Acquérir les trucs et astuces de l'examen IBM SPSS Statistics : Techniques avancées de Régression. PUBLIC Les personnes qui veulent prédire ou comprendre un phénomène quantitatif tel que le revenu ou la consommation ou une variable qualitative comme l'appétence à un produit ou le départ à la concurrence grâce aux modèles de la régression PRE-REQUIS Posséder une bonne connaissance de IBM SPSS Statistics et des statistiques inférentielles ou avoir suivi les cours suivants : Introduction to IBM SPSS Statistics (0G502G ou 0G503G) Introduction to Statistical Analysis using IBM SPSS Statistics (0G512G ou 0G519G) PROGRAMME Introduction Audit et préparation des données Le modèle de la régression linéaire Les hypothèses Critères d'ajustement du modèle de la régression Analyse des résidus Interprétation des résultats La régression linéaire pas à pas (Stepwise) Introduction Méthode de sélection des variables Régression sur des variables dichotomiques Le modèle de la régression logistique binaire Le modèle Méthode pas à pas Courbe ROC Le modèle de la régression logistique multinomiale Le modèle Interprétation des résultats Modéliser l'interaction Interaction entre variables qualitatives Interaction entre variables quantitatives et qualitatives Interprétation des résultats Régression polynomiale Le modèles Les hypothèses Interprétation des résultats Régression non linéaire Le modèles Les hypothèsesInterprétation des résultats A retenir Durée : 3 jours soit 21h. Réf. 0G073G Dates des sessions Paris 07/04/2015 02/11/2015 Cette formation est également proposée en formule INTRA-ENTREPRISE. Inclus dans cette formation Coaching Après-COURS Pendant 30 jours, votre formateur sera disponible pour vous aider. CERTyou s'engage dans la réalisation de vos objectifs. Votre garantie 100% SATISFACTION Notre engagement 100% satisfaction vous garantit la plus grande qualité de formation.