Modèles mixtes - modèles à effets aléatoires pour données longitudinales
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 14_AF_0000029189
Organisme responsable :
Data Value
(ouvre dans un nouvel onglet)
Présentation de la formation
Objectifs
S'approprier les principaux modèles à effets aléatoires pour données longitudinales en Biostatistique. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données dans le cadre de modèles mixtes Compétences visées - Comprendre les limites de l'Anova et de la régression linéaire - Connaître les stratégies de modélisation - Identifier les programmes R ou SAS adaptés à chaque modélisation - Savoir appliquer des modèles marginaux et des modèles linéaires généralisés mixtes - Identifier le…
Compétences visées
- Comprendre les limites de l'Anova et de la régression linéaire
- Connaître les stratégies de modélisation
- Identifier les programmes R ou SAS adaptés à chaque modélisation
- Savoir appliquer des modèles marginaux et des modèles linéaires généralisés mixtes
- Identifier le modèle mixte adapté à la situation étudiée et au critère de jugement considéré
- Identifier la matrice de covariance des effets aléatoires considérés
- Interpréter des paramètres du modèle mixte
- Savoir prédire des données à partir du modèle
Programme de la formation
Programme - Introduction aux données groupées et longitudinales - Rappels concernant le modèle linéaire Anova et régression linéaire, conditions d'utilisation Limites de ces modèles - Les modèles linéaires à effets mixtes Exemples introductifs Contexte d'utilisation des différents modèles (modèles à intercept et pentes aléatoires) Estimation des paramètres Interprétation des paramètres du modèle mixte Structure des effets aléatoires et de la matrice de covariance…
- Introduction aux données groupées et longitudinales
- Rappels concernant le modèle linéaire
- Anova et régression linéaire, conditions d'utilisation
- Limites de ces modèles
- Les modèles linéaires à effets mixtes
- Exemples introductifs
- Contexte d'utilisation des différents modèles (modèles à intercept et pentes aléatoires)
- Estimation des paramètres
- Interprétation des paramètres du modèle mixte
- Structure des effets aléatoires et de la matrice de covariance
- Structure des erreurs de mesure
- Données longitudinales incomplètes (données manquantes), classification et traitement de ces données manquantes
- Adéquation du modèle à effets aléatoires (résidus, diagnostic d'influence)
- Estimation des effets aléatoires
- Prédictions de Y
- Données manquantes (sur variables dépendantes ou explicatives)
- Stratégie de modélisation
- Modèles pour données groupées
- Applications
- Les modèles marginaux
- Modèles d'équations d'estimation généralisées
- Applications
- Les modèles linéaires généralisés mixtes
- Régression logistique, régression de Poisson
- Applications
Validation et sanction
Type de formation
Non certifiante
Niveau de sortie
Sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
21 h
Financement
- Conventionnement
- Non
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Niveau d'entrée
Sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis
Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont les formations Biostatistique et Méthodes de régression multiple en Biostatistique.
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement en présentielle
Adresse
54 Rue du Faubourg Saint-Antoine75012 Paris 12e
Responsable : A&O Expertise
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
Data Value
31670 Labège - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates fixes