▷ Offre de Formation Analyse statistique des donnees manquantes avec Data Value

Public admis

Salarié en poste

Demandeur d'emploi

Entreprise

Etudiant

Prix

780 €

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En présentiel

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Objectifs

Objectifs
Apprendre à identifier les différents types de données manquantes, connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en oeuvre 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 oeuvre pour traiter le problème
- Examiner différentes méthodes telles l'exclusion, l'imputation simple ou multiple

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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