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Lorsque le but d’une recherche est de déterminer les variables qui peuvent expliquer le comportement d’une variable réponse, on pense automatiquement à la régression linéaire multiple. En général, nous sommes familiers avec les techniques de régression lorsque la variable à expliquer est de nature quantitative, mais que faire lorsque la variable à expliquer est de type binaire ou dichotomique? La régression logistique permet de déterminer quelles variables explicatives peuvent expliquer la probabilité d’occurrence ou non d’un certain phénomène. Les coefficients de la régression logistique peuvent servir à estimer des rapports des cotes pour chacune des variables indépendantes d'un modèle. La régression logistique est aussi un outil de classification, puisqu’elle permet de classer chaque unité statistique comme un échec ou un succès, 0 et 1 respectivement, à partir des valeurs observées des variables explicatives.

Dans cet atelier, nous vous présenterons les bases de cette technique et vous aurez l’occasion de procéder à une analyse avec l’animateur. Les données qui seront utilisées lors de l’atelier vous seront envoyées suite à votre inscription. Veuillez prendre note que les analyses seront faites en utilisant le logiciel Statgraphics.

Tous les membres de la communauté de l’ÉTS ont la possibilité d’installer le logiciel Statgraphics sur leurs postes personnels. Si vous n’avez pas déjà installé le logiciel sur votre poste de travail, nous vous enverrons l’information nécessaire pour installer le logiciel avant le jour de l’atelier. Il n’est absolument pas nécessaire de connaître le logiciel Statgraphics pour participer; toutes les opérations vous seront clairement démontrées lors de la présentation.

Les dates ne vous conviennent pas?

Si vous êtes intéressé-e à participer à cet atelier mais qu’il n’y a plus de place ou si le moment de la présentation ne vous convient pas, nous vous invitons à remplir ce formulaire et y spécifier vos disponibilités.

Précédentes éditions:

• bcs@etsmtl.ca