Modélisation statistique : préparer, ajuster et interpréter ses premiers modèles
Comprendre ce que dit un modèle statistique et surtout ce qu'il ne permet pas de conclure
- Certifié Qualiopi
- 1 jour — 7 h
- Présentiel ou à distance
- Fondamental
- Finançable OPCO
Les résultats de modèles circulent dans les rapports et les notes de synthèse : coefficients, seuils de significativité, qualité d'ajustement. Beaucoup de professionnels doivent les commenter ou les contester sans avoir la grille de lecture pour distinguer un résultat solide d'un résultat fragile.
Ce format court pose l'essentiel de la modélisation statistique pour des débutants : préparation des données, choix d'un modèle selon la nature de la variable étudiée, lecture des sorties et surtout précautions d'interprétation. L'accent porte sur la lecture critique plutôt que sur le calcul.
Objectifs pédagogiques
- Préparer un jeu de données en traitant valeurs manquantes et valeurs extrêmes
- Choisir un type de modèle adapté à la nature de la variable à expliquer
- Lire les sorties d'un modèle et identifier les variables qui pèsent réellement
- Vérifier les conditions d'application avant d'accorder du crédit à un résultat
- Formuler une conclusion qui ne dépasse pas ce que les données permettent d'affirmer
Programme de la formation
Avant la formation
Analyse du besoin et test de positionnement. Vos réponses sont partagées avec votre formateur afin d'adapter la formation à votre niveau et votre contexte professionnel.
La moitié du travail se joue avant le calcul
- Nature des variables et conséquences sur le choix du modèle
- Traitement des valeurs manquantes et des valeurs extrêmes
- Variable à expliquer et variables explicatives candidates
- Séparation entre données d'apprentissage et données de contrôle
Décoder une sortie de modèle
- Régression pour une variable continue et modèle pour une variable binaire
- Lecture des coefficients et de leur sens
- Indicateurs de qualité d'ajustement et leurs limites
- Effet des variables corrélées entre elles
Ce qu'un modèle ne dit pas
- Conditions d'application à vérifier avant conclusion
- Différence entre association observée et relation de cause à effet
- Sur ajustement et perte de performance sur de nouvelles données
- Restitution des résultats à un public non statisticien
Après la formation
E-learning accessible en illimité dans le temps. Évaluation de niveau afin de suivre votre progression.
Les points forts
Les avis de nos apprenants
Prochaines sessions
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À qui s'adresse cette formation ?
Chargés d'études analystes agents de services statistiques et professionnels amenés à produire ou à commenter des résultats de modèles.
Financer cette formation
Mon Pôle Formation est un organisme certifié Qualiopi au titre des actions de formation. À ce titre, cette formation est éligible aux principaux dispositifs de financement de la formation professionnelle.
Le plan de développement des compétences regroupe l'ensemble des actions de formation décidées par l'employeur. Votre OPCO prend généralement en charge les coûts pédagogiques, et parfois la rémunération, les frais de transport, de repas et d'hébergement.
Tous les salariés peuvent en bénéficier, quels que soient la nature et la durée de leur contrat. Rapprochez-vous de votre service RH ou formation : nous montons le dossier avec vous.
Vous versez chaque année une Contribution à la Formation Professionnelle. Elle ouvre droit à une prise en charge par votre fonds d'assurance formation : FIFPL, AGEFICE, FAFCEA, VIVEA ou OPCO selon votre activité.
Nous préparons pour vous le devis, le programme détaillé et l'attestation nécessaires au dossier.
Selon votre projet professionnel, France Travail peut financer tout ou partie de la formation via l'Aide Individuelle à la Formation. Le dossier se construit avec votre conseiller à partir de notre devis.
Vous pouvez régler la formation directement, en une fois ou jusqu'à 6 fois sans frais. Contactez un conseiller pour définir l'échéancier : 01 87 66 57 66.
Questions fréquentes
Le travail porte sur les modèles explicatifs classiques appliqués à une variable continue ou à une variable binaire, avec la préparation des données qui les précède. Les approches d'apprentissage profond et les séries temporelles ne sont pas abordées, le propos étant de savoir lire et défendre un résultat.
En examinant d'abord pourquoi elles sont là : une absence de réponse, une erreur de saisie et une valeur réellement atypique n'appellent pas le même traitement. La décision retenue est documentée et son effet sur les résultats vérifié, car ce choix pèse souvent plus lourd que celui du modèle.
Jusqu'à ce que les données et les conditions d'application autorisent : une association constatée sur un échantillon donné ne se transforme ni en relation de cause à effet ni en prévision pour une autre population. Ces réserves se formulent dans un langage compréhensible par un commanditaire non statisticien.