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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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