20 et 21 janvier 2015 – Genève, Suisse  

Séminaires précongrès 19 janvier 

 

Titre du séminaire 

Régression PLS et extensions 

 

Enseignant 

Dr. Philippe Bastien (pbastien@rd.loreal.com) 

L’Oréal R&I 

1 Avenue, Eugène Schueller, 93601 Aulnay sous bois Cedex 

Phone: +33.148689487  

 

Description 

La régression PLS est une alternative régularisée robuste à la régression linéaire multiple en présence de multicolinéarité, très utile en particulier dans l’analyse de large tableaux de données (p>n). Ce cours qui se veut pédagogique à travers des applications (SAS/R/SIMCA/MATLAB) fournira les éléments de base utiles à la compréhension de la méthode d’un point de vue théorique. On situera en particulier la régression PLS par rapport à d’autres méthodes de régularisation comme la régression sur composantes principales, la régression ridge, ou le Lasso. On décrira la construction du modèle, sa validation, ainsi que les sorties graphiques comme les représentation en Biplot très utiles dans l’interprétation des données. On traitera des extensions de la régression PLS à l’analyse discriminante (PLS‐DA, méthode de Barker & Rayens),  à la sélection de descripteurs dans la recherche d’un modèles parcimonieux (Sparse‐PLS), au non‐linéaire à travers l’utilisation de noyaux (Kernel PLS) ou de splines (SPLS),  et aux modèles de régression généralisés (logistique, Poisson, Cox,…). On montrera finalement comment gérer les valeurs manquantes avec l’utilisation de l’algorithme NIPALS. 

 

Public 

Toute  personne  confrontée  à  des  problèmes  de  multicolinéarité  et  désireuse  de  découvrir  ou 

d’approfondir ses connaissances en régression PLS. 

 

Prérequis 

Notion de base en algèbre linéaire et en régression. 

 

Méthode 

Exposés et exercices pratiques