Cet atelier d'une journée vous présente les outils et concepts essentiels à la réalisation de régression linéaire simple et multiple. Au-delà de l'interprétation des tables de coefficients, l'accent est mis sur les conditions de construction des modèles, la manière d'évaluer leur qualité et leur validité notamment avec des outils graphiques, la différence entre les modèles explicatifs et prédictifs, les pièges à éviter et la bonne interprétation des différents indicateurs et tableaux produits par les logiciels. Plusieurs méthodes avancées sont également discutées, notamment les techniques de sélection de variables ("stepwise,"best subset", etc.), l'utilisation de variables explicatives catégoriques, l'inclusion d'effets non linéaires et d'interactions (régression polynomiale) et la gestion des variables explicatives corrélées (multicolinéarité). Tous ces aspects sont abordés à travers une variété d'études de cas.

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Cet atelier d’une journée offre une présentation des techniques de modélisation pour des variables réponses catégoriques avec une emphase sur la régression logistique. Les concepts fondamentaux sont abordés dans le cadre de la modélisation d'une réponse binaire, en commençant avec l'inadéquation de la régression linéaire dans ce cas pour introduire la définition alternative du modèle logistique. Tout en indiquant les similarités avec la régression linéaire, les outils, indicateurs et diagnostics propres à cette approche sont présentés de manière détaillée. Ainsi, cet atelier aborde en particulier les notions de rapports de cote (odds ratios) utilisés pour mesurer l'ampleur des effets, de spécificité, de sensibilité et de courbe ROC et les techniques de de validation croisée. La généralisation à une réponse comportant plus de 2 niveaux ordonnés ou non est discutée tout comme les alternatives à la régression logistique.

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Cet atelier d’une journée aborde la problématique de la corrélation des variables explicatives dans les modèles de régression (multicollinéarité), son impact sur la qualité des modèles obtenus dans ce contexte et présente la technique actuellement la plus populaire pour la résoudre, la régression Partial Least Squares (PLS). Le séminaire aborde le principe de la régression PLS à travers son lien avec les méthodes statistiques multivariées, notamment l'analyse en composantes principales (ACP). L'emphase est également mise sur les stratégies permettant la mesure de la capacité de prédiction des modèles et leur application pour optimiser la construction d'un modèle PLS. Différentes études de cas et analyses sont réalisées et discutées. Celles-ci visent autant à familiariser les participants avec les résultats fournis par différents logiciels qu'à les sensibiliser aux conditions d'utilisation de la régression PLS et à éviter certaines erreurs.

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Cet atelier d’une journée utilise une variété d’études de cas afin de présenter les aspects les plus importants à considérer dans la détermination de la durée de vie des produits.
Dans un premier temps les différences entre les études de durée de vie et de stabilité sont exposées. L’atelier permet aux participants d’apprendre comment mettre en place de manière efficace chacune de ces études pour déterminer le temps de défaillance des produits avec précision et exactitude. Les éléments-clé discutés incluent la sélection des temps de mesure, la prise en compte des tests de nature destructive, la taille des expériences ainsi que la sélection des échantillons. L’atelier met aussi l’emphase sur les méthodes appropriées pour analyser les données, les interpréter et les communiquer. Le principe des tests de durée de vie accélérée est abordé ainsi que les conditions gagnantes pour y parvenir.

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