Formation à distance asynchrone – L’analyse prédictive et l’inférence causale : les modèles de régression

Introduction à la pensée statistique en science des données, en 8 chapitres.
Elle vous permettra de; 1) poser les bonnes questions de recherche; 2) choisir les bonnes données et variables; 3) développer et évaluer des modèles statistiques/algorithmiques; 4) communiquer les résultats par le biais de tableaux et de visualisation graphique.

Information et inscription : http://bit.ly/3bbIxR2

Chapitre 1 – La régression linéaire simple avec une variable indépendante continue
Chapitre 2 – La régression linéaire simple avec une variable indépendante catégorielle
Chapitre 3 – La régression linéaire multiple
Chapitre 4 – La régression non linéaire et les transformations linéaires
Chapitre 5 – Les effets de modération (interactions entre les variables) dans le contexte de la régression multiple
Chapitre 6 – Les effets de médiation (processus indirect et séquentiel) dans le contexte de la régression multiple
Chapitre 7 – Introduction à la régression logistique
Chapitre 8 – Introduction aux modèles de régression linéaire multiple hiérarchique/multiniveau