Analyse de survie avancee

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  • 31 - Labège
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  • 34 - Hérault
  • 46 - Lot
  • 48 - Lozère
  • 65 - Hautes-Pyrénées
  • 66 - Pyrénées-Orientales
  • 81 - Tarn
  • 82 - Tarn-et-Garonne
Objectifs
S'approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données de survie avancées.
Programme

- Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models)

  • Contexte des données corrélées
    • Terminologie
    • Exemples
  • Spécification du modèle à fragilité
    • Hypothèses
    • Interprétation des paramètres du modèle
    • Estimation des paramètres du modèle
    • Tests d'hypothèses sur les paramètres du modèle
    • Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)
    • Modification de l'effet et confusion
    • Comparaison de modèles et sélection de variables
    • Étude de l'adéquation du modèle (résidus)

- Modèles pour risques compétitifs

  • Contexte et indicateurs pour risques semi-compétitifs ou compétitifs
  • Modèles de régression pour risques compétitifs
  • Packages R

- Modèles conjoints pour données de survie

  • Contexte
  • Spe?cification des mode?les conjoints
  • Hypothe?ses
  • Interpre?tation des parame?tres du mode?le
  • Estimation des parame?tres du mode?le
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