Régression logistique appliquée à l’analyse de données categorielles

Cette formation d’une journée, proposée en présentiel, s’adresse aux professionnels qui souhaitent exploiter la régression logistique pour analyser des variables qualitatives. Le programme couvre les fondements théoriques, la préparation des données, la construction du modèle, les critères d’évaluation et la communication des résultats. À travers des exercices concrets sous Python ou R, les participants apprendront à choisir les bonnes variables, à calibrer le modèle, à interpréter les coefficients et à valider la pertinence du modèle sur des jeux de données réels. L’accent est mis sur l’application directe dans les projets d’entreprise, afin d’améliorer la prise de décision et de justifier les recommandations auprès des parties prenantes. La formation est éligible au financement OPCO et répond aux exigences Qualiopi. Elle se clôture par une étude de cas où chaque groupe présentera son modèle et ses conclusions.

Objectifs pédagogiques

• Comprendre le principe de la régression logistique
• Préparer les données categorielles pour le modèle
• Construire et ajuster un modèle sous Python ou R
• Évaluer la performance du modèle avec des indicateurs adaptés
• Communiquer les résultats aux décideurs

Programme

Informations pratiques

• Durée : 1 jour (7 heures)
• Format : presentiel
• Prix : Sur devis , finançable OPCO
• Prérequis : Connaissances de base en statistiques et maîtrise de Python ou R.
• Public visé : Professionnels souhaitant intégrer la régression logistique dans leurs projets d’analyse.