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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Comparaison de modèles et réduction de dimensions
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.07\nJonathan Dubois – Institut de Science des Données de Montpellier \nVous tentez d’étudier un processus sans a priori spécifique et vous avez mesuré un nombre important de variables que vous pensez potentiellement impliquées. Comment trier et garder l’information pertinente ? Venez découvrir deux approches statistiques traditionnelles pertinentes dans ce domaine : la comparaison de modèles et les méthodes de réduction de dimensions. \nObjectifs :\n• Estimer\, comparer et évaluer différents modèles linéaires.\n• Estimer les composantes principales\, visualiser et interpréter les dimensions pertinentes.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles.\n• Identifier les variables pertinentes à partir des résultats de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA).\n• Notions de base en langage R.\n• Ordinateur personnel équipé de R (version ≥ 4.0.x)\, des packages nécessaires (indiqués après inscription) et d’un IDE tel que RStudio. \nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une assistance à l’installation des outils.\nUne autre session de formation aborde des méthodes issues du machine learning : régressions régularisées\, arbres et forêts aléatoires. N’hésitez pas à vous inscrire.\nInscription gratuite mais obligatoire \n            Inscription
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