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SUMMARY:STAT : Sélection de variables en analyse exploratoire - Comparaison de modèles et réduction de dimensions
DESCRIPTION:Campus Triolet\, Bat 36\, SC36.05\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 \nInscription
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 2 ]
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R! \nCet atelier se déroule en 2 sessions au cours desquelles vous allez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première session revient sur différentes notions de base en statistique et aborde les méthodes de sélection de variables par comparaison de modèles (Sélection stepwise) et par réduction de dimension (Régression sur composantes principales et Régression partial least square). \nUne deuxième session présente des méthodes de machine learning utiles pour sélectionner des variables comme les régressions régularisées et les forêts aléatoires. \nObjectifs :\n• Identifier les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires.\n• Construire\, estimer et comparer différents modèles linéaires.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA) et 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. \nNe manquez pas cette occasion de vous former sur R!\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 1 ]
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R! \nCet atelier se déroule en 2 sessions au cours desquelles vous allez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première session revient sur différentes notions de base en statistique et aborde les méthodes de sélection de variables par comparaison de modèles (Sélection stepwise) et par réduction de dimension (Régression sur composantes principales et Régression partial least square). \nUne deuxième session présente des méthodes de machine learning utiles pour sélectionner des variables comme les régressions régularisées et les forêts aléatoires. \nObjectifs :\n• Identifier les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires.\n• Construire\, estimer et comparer différents modèles linéaires.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA) et 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. \nNe manquez pas cette occasion de vous former sur R!\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 2 ]
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R! \nCet atelier se déroule en 2 sessions au cours desquelles vous allez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première session revient sur différentes notions de base en statistique et aborde les méthodes de sélection de variables par comparaison de modèles (Sélection stepwise) et par réduction de dimension (Régression sur composantes principales et Régression partial least square). \nUne deuxième session présente des méthodes de machine learning utiles pour sélectionner des variables comme les régressions régularisées et les forêts aléatoires. \nObjectifs :\n• Identifier les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires.\n• Construire\, estimer et comparer différents modèles linéaires.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA) et 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. \nNe manquez pas cette occasion de vous former sur R!\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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SUMMARY:Sélection de variables en analyse exploratoire [ Partie 1 ]
DESCRIPTION:Rejoignez-nous pour un atelier sur la sélection de variables en analyse exploratoire avec R! \nCet atelier se déroule en 2 sessions au cours desquelles vous allez découvrir et expérimenter différentes méthodes statistiques pour sélectionner les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires avec R. \nUne première session revient sur différentes notions de base en statistique et aborde les méthodes de sélection de variables par comparaison de modèles (Sélection stepwise) et par réduction de dimension (Régression sur composantes principales et Régression partial least square). \nUne deuxième session présente des méthodes de machine learning utiles pour sélectionner des variables comme les régressions régularisées et les forêts aléatoires. \nObjectifs :\n• Identifier les variables pertinentes dans le cadre d’analyses exploratoires.\n• Construire\, estimer et comparer différents modèles linéaires.\n• Évaluer la pertinence de ces modèles. \nPrérequis :\n• Quelques notions en statistique (tests de base\, modèle de régression linéaire\, ANOVA) et 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. \nNe manquez pas cette occasion de vous former sur R!\nPossibilité de venir à partir de 13h15 pour une aide à l’installation des outils. \n[ Inscription ]
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