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Analyse de survie avancee

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

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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