Contenus :

• Variable catégorielle à plusieurs modalités ;
• Régression logistique multinomiale ;
• Catégorie de référence ;
• Comparaisons relatives ;
• Rapports de cotes relatifs ;
• Probabilités prédites par catégorie ;
• Classification multicatégorie ;
• Matrice de confusion multicatégorie ;
• Métriques macro, micro et pondérées ;
• Effets du déséquilibre des classes ;
• Variables dépendantes de comptage ;
• Distribution de Poisson ;
• Fonction de lien logarithmique ;
• Régression de Poisson ;
• Interprétation des coefficients ;
• Rapports de taux ;
• Nombre attendu d’événements ;
• Durée d’exposition ;
• Terme de décalage ;
• Relation entre moyenne et variance ;
• Surdispersion ;
• Limites du modèle de Poisson ;
• Introduction aux modèles alternatifs de comptage.

Objectifs pédagogiques :

• Identifier une variable cible multicatégorie ;
• Expliquer le principe de la régression multinomiale ;
• Interpréter les probabilités et rapports de cotes relatifs ;
• Évaluer une classification multicatégorie ;
• Identifier une variable de comptage ;
• Construire un modèle de Poisson ;
• Interpréter les rapports de taux ;
• Intégrer une mesure d’exposition ;
• Détecter la surdispersion ;
• Reconnaître les limites d’un modèle de comptage.