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Analyse statistique des donnees manquantes

Data Value

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  • 69 - Lyon 2e
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  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs

Apprendre à identifier les différents types de données manquantes, connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en œuvre des applications pratiques dans R.

Programme

- Problématique générale

  • 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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