Formation en ligne : l'approche PLS

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L'approche PLS est un outil avancé vous permettant d'analyser des tableaux multiples en utilisant l'approche des moindres carrés partiels (Partial Least Square). Conceptuellement, elle se rapproche des modèles d'équations structurelles à variables latentes. Cette approche est typiquement utilisée en marketing, psychologie et sciences sociales.

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Il s'agit d'une formation en ligne. Vous n'avez besoin que d'un ordinateur et d'une connexion internet !

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L'approche PLS, formation 1 jour

Cette formation permet de prendre en main l'approche PLS. Cette méthode se trouve au croisement entre les modèles d'équations structurelles à variables latentes et les méthodes d'analyse de tableaux multiples. Ces deux angles seront abordés durant cette formation. La formation est suivie d'exercices pratiques et de tests à soumettre en ligne et qui seront corrigés par le formateur.

Prérequis

Notions en statistiques de base.

Objectifs

  • Maîtriser les principes sous-jacents à l’approche PLS
  • Savoir vérifier les hypothèses d’utilisation et savoir quand il faut appliquer l’approche PLS
  • Savoir utiliser des logiciels pour appliquer l’approche PLS (XLSTAT-PLSPM)
  • Savoir lire et interpréter les résultats de l’approche PLS

Programme

  • Introduction aux modèles d’équations structurelles à variables latentes et aux analyses multi-tableaux
  • Introduction à l’approche PLS, son histoire et ses fondations
  • L’algorithme PLS
  • Les méthodes de validation de modèle
  • Introduction à des utilisations avancées
    • Effets modérateurs
    • Comparaisons multi-groupes
    • Segmentation
  • Applications sur des données réelles

Prix

Entreprise/Privé

290,00 €
Par personne

Dates

Début :

Fin :

Langue

Français

Lieu


Profils des formateurs


Emmanuel Jakobowicz

Fondateur de Stat4decision

Passionné par la data science et l'entrepreneuriat, avec plus de 15 ans d'expérience dans des projets orientés data, Emmanuel Jakobowicz a fondé Stat4decision pour proposer une nouvelle façon de vous accompagner dans l'exploration de vos données. Docteur en statistique appliquée et en informatique, ingénieur mathématicien spécialisé en machine learning, il a travaillé en R&D chez EDF, dans le développement logiciel en tant qu'associé, directeur technique et directeur scientifique du logiciel XLSTAT et en tant que consultant-formateur auprès de grandes entreprises, d'instituts de recherche ou d'universités.

 

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