Pourquoi un modèle linéaire ?

Un modèle linéaire, au sens large, est à la base de nombreux modèles plus complexes, servant pour réaliser des prédictions d'une quantité d'intérêt. Cette formation apporte les éléments nécessaires pour maîtriser ce modèle essentiel, dans l'optique d'une utilisation en machine learning et pour réaliser des métamodèles.

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Formation en 2 jours

Objectifs

  • Connaître les différents types de métamodèles.
  • Savoir construire et exploiter un métamodèle par régression linéaire.
  • Connaître les principaux plans d’expériences et méthodes de validation.

Pré-requis

  • Bonnes connaissances en théorie des probabilités.
  • Connaissance de Python souhaitable.

Public

  • Ingénieur R&D
  • Ingénieur de bureau d’étude
  • Ingénieur en sûreté de fonctionnement.

Prochaines sessions

  • 20-21 mai 2021
  • 4-5 novembre 2021

LIEU

Paris (12ème ou 7ème arr. suivant disponibilité)


RESPONSABLE

Gaëtan BLONDET

Programme

Introduction aux métamodèles

Plan d’expériences

Choix du modèle

Validation d’un métamodèle

Modèle de régression linéaire

  • Formulation et loi asymptotiques des estimateurs
  • Validation et tests statistiques

Travaux pratiques

catalogue_2021_incertitude

Demande d'inscription

N’hésitez pas à vous inscrire ou à demander des compléments d’information. Des formations personnalisées peuvent également être proposées. Le lieu de la formation est susceptible d'être modifié. Les formations peuvent être réalisée à distance. Dans ce cas, la formation pourra être délivrée en plusieurs sessions courtes (ex: 2h) via un logiciel de visio-conférence, réparties sur plusieurs jours, en accord avec le formateur et les participants.



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