UE Logiciel spécialisé

Diplômes intégrant cet élément pédagogique :

Descriptif

Modèle linéaire généralisé: modèle linéaire généralisé : fonction de lien, méthode d’estimation; régression logistique : validation, pré- diction, 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.

Pré-requis

Le cours présuppose une connaissance de l’algèbre linéaire et la no- tion de vecteur gaussien.

Compétences visées

Savoir utiliser les logiciels pour analyser des données binaires, de comptage. Maîtriser les méthodes de validation en régression logistique. Savoir reconnaître des situations où le modèle mixte est préconisé. Maîtriser les fonctions de logiciels statistiques permettant d’analyser des modèles mixtes.

Bibliographie

McCullagh, P. et J. A. Nelder. 1989, Generalized Linear Mo- dels, 2e éd., Monographs on statistics and applied probability, Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, ISBN 0412317605, 532 p..

Informations complémentaires

Méthode d'enseignement : En présence
Lieu(x) : Grenoble - Domaine universitaire
Langue(s) : Français