The PLS regression, 1 day training (in French)

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The Partial Least Square Regression (PLS regression) is a powerful statistical method that can be used in many situations where the classical regression is not applicable. For example, it can be used even if there is a strong multicollinearity in the data or if there are more variables than observations or if there are missing data. It is typically used in chemometrics or in OMICs data analysis. Subscribe to this training session that will let you understand precisely the principles of this method and learn how to use it in XLSTAT.

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The PLS regression, 1 day training

A training on the PLS (Partial Least Square) regression that works in situations where classical regression techniques cannot be applied, for example when there is strong multicollinearity in your data, or if you have more variables than observations or if there are missing data. The training is followed by practical application exercises and tests to be submitted online for correction.

Prerequisites

Basic knowledge in statistics

Objectives

  • Understand the PLS regression principles
  • Learn when to apply the PLS regression
  • Learn how to use the XLSTAT software to apply a PLS regression
  • Learn how to read and interpret PLS regression outputs

Training program

  • Introduction to the PLS approach
  • Reminder on classical linear regression
  • The principal component regression
  • The PLS1 regression
  • The PLS2 regression
  • The PLS discriminant analysis
  • Applications on real data

参加費用

企業/団体/個人

€450.00
講師

開催日

開始時間:

終了時間:

使用言語

フランス語

開催地

Paris France

講師プロフィール


Emmanuel Jakobowicz

データ指向プロジェクトで15年以上の経験を持つEmmanuel Jakobowiczは、データサイエンスと起業家精神について情熱的です。彼はデータの探索で人びとをアシストする新しい方法を提案するために、Stat4decisionを設立しました。彼は応用統計とコンピュータ・サイエンスでPhDを保持しています。彼はまたは機械学習に特化した数学のエンジニアでもあります。彼の職務経歴には、 Electricité de France での研究開発と Addinsoft XLSTATでのソフトウェア開発が含まれます。彼は、Addinsoftのパートナー、CTO、チーフ・サイエンティストで、大企業、研究機関および大学のためのコンサルタントおよびトレーナーを務めておりました。

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