Analyse statistique des donnees manquantes

Data Value

Non finançable CPF
Tout public
Présentiel
Public admis
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Entreprise
Étudiant
Prix
780 €
Durée
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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 75 - Paris 12e
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  • 75 - Paris
  • 77 - Seine-et-Marne
  • 78 - Yvelines
  • 91 - Essonne
  • 92 - Hauts-de-Seine
  • 93 - Seine-Saint-Denis
  • 94 - Val-de-Marne
  • 95 - Val-d'Oise
Objectifs
Apprendre à identifier les différents types de données manquantes, connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en œuvre des applications pratiques dans R.


Compétences visées

- Appréhender la problématique des données manquantes en balayant les impacts sur les analyses

- Distinguer les différents types de données manquantes

- Savoir mener un état des lieux des données manquantes

- Connaître les différentes stratégies à mettre à œuvre pour traiter le problème

- Examiner différentes méthodes telles l'exclusion, l'imputation simple ou multiple
Programme
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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