Formation Théorique & Pratique

Biostatistiques avec R - Niveau 2

> Session :

  • 12 et 13 novembre 2020 à Paris // De 9h00 à 17h00

> Durée :

  • 2 journées – 14 heures

> Pédagogie : Effectif : 10 Personnes

  • La formation repose sur une riche iconographie que les participants sont amenés à commenter dans une dynamique interactive et sur la réalisation de travaux tutorés, et d’exercices d’application. La formation repose sur une alternance de cours théoriques et de travaux pratiquesRemise de support de cours

La formation sera sanctionnée par une attestation de formation.

> Référence :

  • BIF-12

> Frais pédagogiques : 950 € HT / Académiques 750 € HT

> Intervenant :

  • Mme Claire DELLA VEDOVA

> Public concerné :

  • Personnels scientifiques et techniques souhaitant maîtriser les statistiques sous R

PROGRAMME

Rappels sur l’organisation de son travail sous R

Projet R

Architecture de travail (dossiers data, scripts, plots)

Gestion des chemins d’accès

Importation et vérification

La régression linéaire multiple (RLM)

Rappels de la régression linéaire simple (RLS)

Exemple introductif à la notion d’ajustement 2.3 Principe

Conditions d’application

Protocole d’analyse

Réalisation avec R

Exercices

Les modèles linéaires généralisés (GLM)

Principe

Analyse de données de comptage

Analyse de données binaires

Analyse de proportions

Réalisations avec R

Exercices

ANOVA sur mesures répétées

Rappels concernant l’ANOVA à un facteur

Décomposition de la variance

Réalisation avec R

Alternative non paramétrique : le test de Friedman

Exercices

Les modèles linéaires à effet mixtes (LMM)

Introduction aux effets aléatoires

Principe

Conditions d’application

Réalisation avec R

Exercices

Les modèles linéaires généralisés à effets mixtes (GLMM)

Principe

Conditions d’application

Réalisation avec R

Exercices

OBJECTIFS

  • Savoir utiliser les principaux modèles de régression en fonction de la nature de la réponse étudiée (comptage, variable binaire, proportion)
  • Savoir utiliser les principaux modèles de régression en fonction de l’organisation des données (indépendantes, répétées, hiérarchisées)

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