Analyse statistique des données manquantes par Data Value

Lieu(x)
En centre (31)
Durée
Total : 7 heures
En centre : 7 heures
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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)
  • Labège (31)
Formation proposée par : Data Value
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