Analyse statistique des données manquantes par Data Value

Lieu(x)
En centre (75)
Durée
Total : 7 heures
En centre : 7 heures
Financement
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Description générale
- 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
Objectifs
Apprendre à identifier les différents types de données manquantes, connaître les méthodes de traitement disponibles, mettre en oeuvre des applications pratiques dans R.
Centre(s)
  • Paris - 5ème (75)
Formation proposée par : Data Value
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