Analyse statistique des données manquantes

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 de la formation

- 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

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certificiante

Sortie

Sans niveau spécifique

Code Rome

Modalités pédagogiques

Durée

7 heures en centre, 35 heures hebdomadaires

Conventionnement : Non

Financeur(s)

Autre

Public(s)

Tout public

Modalités de recrutement et d'admission

Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique

Conditions spécifiques et prérequis

Aucun

Modalités d'accès

formation entièrement présentielle

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Responsable :
Téléphone fixe :
Contacter l'organisme

Contact sur la formation

Responsable : Monsieur Cédric CALAS
Téléphone fixe :
fax :
Site web :
Contacter l'organisme

Contacter l'organisme formateur

Data Value
SIRET: 81837224500014
31676 Labège
Responsable :
Téléphone fixe : 0972567567
Site web :
Contacter l'organisme

du 30/10/2025 au 30/10/2025
débutant le : 30/10/2025

Adresse d'inscription

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Etat du recrutement : Ouvert
Modalités : Entrées / Sorties à dates fixes

Data Value
SIRET : 81837224500014

Adresse

41 rue de la Découverte
CS 37621
31676 - Labège

Téléphone fixe : 0972567567
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