Diplômes intégrant cet élément pédagogique :
- Master Mathématiques et informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS)
- Master Mathématiques et applications
Descriptif
Savoir utiliser les logiciels pour analyser des données binaires,
de comptage. Maitriser les méthodes de validation en régression logistique. Savoir reconnaitre
des situations où le modèle mixte est préconisé. Maitriser les fonctions de logiciels
statistiques permettant d'analyser des modèles mixtes.
Modèle linéaire généralisé: modèle linéaire généralisé : fonction de lien, méthode d'estimation;
régression logistique : validation, prédiction, courbe ROC, AUC; régression de
Poisson : validation, prédiction.
Modèle mixte : variabilité intra et inter groupes, effets fixes et aléatoires; méthodes
d'estimation, validation; sélection des effets fixes et aléatoires.
Informations complémentaires
Lieu(x) : Grenoble - Domaine universitaireLangue(s) : Français
En bref
Période : Semestre 9Crédits : 3
Volume horaire CM : 12h
Volume horaire TP : 12h
Code Apogée :GBX9SD06
Contacts
Adeline Leclerc Samsom
