Analyse statistique des donnees manquantes
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Objectifs
Apprendre à identifier les différents types de données manquantes,
connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en œuvre des
applications pratiques dans R.
connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en œuvre des
applications pratiques dans R.
Programme
- Problématique générale
- Les grands types de données manquantes
- État des lieux des données manquantes
- Panorama des différentes stratégies de traitement des données manquantes
- L'exclusion
- L'imputation simple
- L'imputation multiple
- Bilan
- Origine des données manquantes
- Impact sur les analyses
- Les grands types de données manquantes
- MCAR (Missing Completely At Random)
- MAR (Missing At Random)
- MNAR (Missing Not At Random)
- État des lieux des données manquantes
- Détecter, synthétiser, lister les individus ou variables avec données manquantes
- Pattern de données manquantes
- Panorama des différentes stratégies de traitement des données manquantes
- L'exclusion
- L'imputation simple
- Par la moyenne
- A l'aide d'un modèle
- Par les k plus proches voisins
- L'imputation multiple
- Bilan
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