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Les Méthodes de Prédiction Linéaire sont devenues un outil essentiel dans la prise de décision dans différents domaines de l'Ingénierie. Parce qu’ils nous permettent d’analyser les données et de faire des projections futures, essentielles à la planification de projets et à la conception de solutions efficaces. Les Méthodes de Prédiction Linéaire sont appliquées dans différents domaines de l'ingénierie, tels que la mécanique, l'électricité, la chimie, la civile et bien d'autres, il est donc important d'avoir une connaissance solide de ce sujet.

À cet égard, TECH a développé un programme universitaire complet et dynamique en Méthodes de Prédiction Linéaire, à travers lequel le diplômé pourra approfondir le modèle de régression Linéaire Multiple, ainsi que l'estimation et les contrastes de celle-ci. En outre, en acquérant des connaissances solides dans ce domaine et en sachant les appliquer dans la prise de décisions, les ingénieurs peuvent améliorer l'efficacité et réduire les coûts en prévoyant les problèmes et les possibilités futurs.

Ce programme entièrement en ligne s'étend sur six semaines, avec un accès illimité au Campus Virtuel et prend en charge tous les appareils disposant d'une connexion Internet. En outre, il inclut des heures de matériel supplémentaire de haute qualité présenté sous différents formats, tels que des vidéos détaillées, des articles de recherche, des lectures supplémentaires, des exercices d'auto-évaluation, des résumés dynamiques et plus encore. Tout le matériel peut être téléchargé pour une consultation ultérieure, même dans les zones non connectées à Internet, et après la fin de l'expérience académique hautement éducative et enrichissante.

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Ce Certificat en Méthodes de Prédiction Linéaire contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement de cas pratiques présentés par des experts en Statistiques Appliquées
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques avec lesquels ils sont conçus fournissent des informations sanitaires essentielles à la pratique professionnelle
• Exercices pratiques permettant de réaliser le processus d'auto-évaluation afin d'améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Leçons théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet

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Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du cursus académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

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Le programme qui compose ce diplôme universitaire a été élaboré par des experts en statistiques appliquées. À cet égard, ils ont inclus 150 heures des contenus théorico-pratiques et supplémentaires les plus avant-gardistes, présentés sur différents supports audiovisuels. En outre, grâce à la méthodologie révolutionnaire exclusive de TECH , le Relearning, le diplômé approfondira le modèle de régression linéaire simple à travers un format flexible entièrement en ligne. Ainsi, le diplômé acquerra les outils les plus récents sur n'importe quel appareil connecté à Internet et ayant accès au campus virtuel 24 heures sur 24.

Après un processus de production complexe, TECH a transformé les meilleurs contenus en un format multimédia de haute qualité pédagogique et audiovisuelle"

Module 1. Méthodes de prédiction linéaire

1.1. Le modèle de régression linéaire simple

1.1.1. Introduction aux modèles de régression et étapes préliminaires de la régression simple: exploration des données
1.1.2. Modèle
1.1.3. Hypothèses
1.1.4. Paramètres

1.2. Estimation et tests de régression linéaire simple

1.2.1. Estimation ponctuelle des paramètres du modèle

1.2.1.1. Méthode des moindres carrés
1.2.1.2. Estimateurs du maximum de vraisemblance

1.2.2. Inférence sur les paramètres du modèle sous les hypothèses de Gauss-Markov

1.2.2.1. Intervalles
1.2.2.2. Test

1.2.3. Intervalle de confiance pour la réponse moyenne et intervalle de prédiction pour les nouvelles observations
1.2.4. Inférences simultanées dans la régression simple
1.2.5. Bandes de confiance et de prédiction

1.3. Diagnostic et validation d'un modèle de régression linéaire simple

1.3.1. Analyse de la variance (ANOVA) du modèle de régression simple
1.3.2. Diagnostic du modèle

1.3.2.1. Évaluation graphique de la linéarité et vérification des hypothèses par analyse des résidus
1.3.2.2. Test d'inadéquation linéaire

1.4. Le modèle de régression linéaire multiple

1.4.1. Exploration des données à l'aide d'outils de visualisation multidimensionnelle
1.4.2. Expression matricielle du modèle et des estimateurs de coefficients
1.4.3. Interprétation des coefficients du modèle multiple

1.5. Estimation et tests de régression linéaire multiple

1.5.1. Lois des estimateurs des coefficients, des prédictions et des résidus
1.5.2. Application des propriétés des matrices idempotentes
1.5.3. Inférence dans le modèle linéaire multiple
1.5.4. Anova du modèle

1.6. Diagnostic et validation du modèle de régression linéaire multiple

1.6.1. Test de liaison pour résoudre les restrictions linéaires sur les coefficients

1.6.1.1. Le principe de la variabilité incrémentale

1.6.2. Analyse des résidus
1.6.3. Transformations de Box-Cox

1.7. Le problème de la multicolinéarité

1.7.1. Détection
1.7.2. Solutions

1.8. Régression polynomiale

1.8.1. Définition et exemple
1.8.2. Forme matricielle et calcul des estimations
1.8.3. Interprétation
1.8.4. Approches alternatives

1.9. Régression avec des variables qualitatives

1.9.1. Variables muettes dans la régression (Dummies)
1.9.2. Interprétation des coefficients
1.9.3. Applications

1.10. Critères de sélection des modèles

1.10.1. La statistique Cp de Mallows
1.10.2. Validation croisée des modèles
1.10.3. Sélection automatique par étapes

Vous aurez accès à des contenus présentés de manière attrayante et dynamique dans des capsules multimédias qui incluent de l'audio, des vidéos, des images, des diagrammes et des cartes conceptuelles afin de consolider les connaissances"