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Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie Université libre de Bruxelles FC-697

STAT 3.1 - Prédire/expliquer un phénomène : les modèles linéaires en pratique

STAT 3.1 - Prédire/expliquer un phénomène : les modèles linéaires en pratique

Accroche introductive

Vous souhaitez prédire la survenue d’un événement à partir d’une ou plusieurs caractéristiques des patients ? Prédire un risque opératoire ou post-opératoire en fonction d’une caractéristique physiologique et en tenant compte de l’âge et des antécédents du patient ? Vous avez besoin de quantifier l’association entre un facteur de risque et une maladie après ajustement pour d’autres variables ?

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Call to actions

  • Intitulé du programme
    STAT 3.1 - Prédire/expliquer un phénomène : les modèles linéaires en pratique
  • mnémonique du programme
    FC-697
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    français
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Campus
    et en ligne
  • Catégorie / Thématique
    Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences de la santé publique
  • Complément
    Marie LEBACQ
    Ingénieure de formation
    ULB HeLSci - BIOPS

Présentation

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Langue(s) d'enseignement

français

Type d'horaire

En journée

Campus

et en ligne

Catégorie(s) - Thématique(s)

Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales/Santé - Sciences de la santé publique

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'études

oui

Tarifs

  • Tarif réduit pour les doctorants & instit. hospitalières ULB : : 380 €
  • Tarif réduit pour les institutions publiques, académiques et ASBL : 540 €
  • Tarif plein : 760 €
Cette formation m'intéresse ! 

Vous faites partie du personnel ULB ? La formation pourrait correspond à votre parcours de carrière ? Contact : formations.drh@ulb.be

Formation continue

Intervenant

Caroline VERHOEVEN
Laboratoire d'Enseignement des Mathématiques
Faculté de Médecine - ULB
 

Contacts

02 555 85 17

biops@ulb.be

https://biops.helsci.be/
Prochaine édition :
  • à venir
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Présentation

Le but de cette formation est de vous familiariser avec les différents modèles linéaires à l’aide du logiciel R.

En journée

4 sessions de formation

Prochaine édition :
  • à venir
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Calendrier & inscriptions

Pré-requis

Avoir suivi la formation STAT 2.1 - Initiation au logiciel d’analyse statistique libre R

Public ciblé

Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs, médecins qui souhaitent acquérir des notions pratiques utiles dans leur pratique professionnelle

Calendrier & inscriptions

Prochaine édition :
  • à venir
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Programme

Programme

En statistique, nous voulons souvent modéliser une variable Y quantitative en fonction de variables prédictives X1, X2, X3, … qui peuvent être quantitatives ou qualitatives. Si nous considérons que y=β0+β1x1+β2x2+β3x2+… ,

Il s’agit d’un modèle linéaire où β0, β1, β2, β3, … sont des inconnues.

Les modèles linéaires sont un outil important en statistique. Les contraintes pour pouvoir appliquer les modèles linéaires sont très restrictives : linéarité, normalité, indépendance et variances constantes, pourtant les méthodes associées sont robustes et versatiles.

Le but de ce module est de maîtriser les différentes méthodes aux modèles linéaires. Ce module se composera d’une partie théorique, mais également de cas pratiques pour lesquels nous utiliserons le logiciel R. A la fin de ce module l’étudiant devra connaître les différentes méthodes, savoir les utiliser, savoir interpréter les résultats obtenus à l’aide du logiciel et comprendre les contraintes et limitations.

 

Table des matières

  • Introduction : Rappels sur la régression simple et l’ANOVA à 1 facteur
  • Quelques mots sur les matrices
  • Régression simple : Modèle, Contraintes, Inférence
  • Régression multiple : Modèle, Contraintes, Inférence, Sélection de variables
  • ANOVA à 1 facteur : Modèle, Contraintes, Tests
  • ANOVA à 2 facteurs (cas équilibrés ou non) : Modèle, Contraintes, Tests
  • ANCOVA : Modèle, Contraintes, Tests
 

Méthodologie

  • 60% de théorique
  • 40% de pratique