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Régression et Séries Temporelles

Modélisation statistique et analyse des relations causales

Analyse économétrique

Facteurs explicatifs des disparités de revenus entre départements

Ce projet vise à identifier les principaux facteurs expliquant les disparités de revenus entre départements en France.

Régression multiple Données géographiques Économétrie R/Python

Facteurs analysés :

💰
Pauvreté
📋
Imposition
👔
Emploi
🎓
Formation
Étude épidémiologique

Facteurs explicatifs de l'hypertension artérielle

Analyse des données d'enquêtes démographiques et de santé pour identifier les principaux facteurs de risque associés à l'hypertension artérielle.

Enquêtes démographiques Santé publique Régression logistique Facteurs de risque

Variables d'intérêt :

🧓
Âge
⚖️
IMC
🚬
Tabagisme
🏃
Activité physique
Ces projets utilisent des méthodes de régression multiple et de régression logistique pour identifier les relations causales entre variables.