Analyse statistique des donnees manquantes

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 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
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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