Analyse de survie avancée
Date de mise à jour :
Identifiant Offre Info : 19_1701309570
Organisme responsable :
Data Value
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Présentation de la formation
Objectifs
S'approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter des données de survie avancées. Compétences visées Analyser l'utilisation des modèles de survie à effets aléatoires pour les données corrélées et spécifier les hypothèses et paramètres associés Maîtriser les spécificités et techniques d'estimation du modèle à fragilité, interpréter ses paramètres et…
S'approprier les principaux modèles de survie à effets aléatoires pour analyser
des données de survie non standards. Savoir manipuler, analyser et interpréter
des données de survie avancées.
Compétences visées
- Analyser l'utilisation des modèles de survie à effets aléatoires pour les données corrélées et spécifier les hypothèses et paramètres associés
- Maîtriser les spécificités et techniques d'estimation du modèle à fragilité, interpréter ses paramètres et évaluer son adéquation
- Évaluer l'intérêt et l'application des modèles pour risques compétitifs, avec des modèles de régression appropriés et les packages R
- Développer et estimer des modèles conjoints pour données de survie, spécifier les hypothèses et interpréter les paramètres
Programme de la formation
Programme Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models) Contexte des données corrélées Terminologie et exemples Spécification et hypothèses du modèle à fragilité Interprétation et estimation des paramètres Tests d'hypothèses sur les paramètres Codage des variables explicatives (binaire, qualitative) Modification de l'effet et confusion Comparaison de modèles et sélection de variables Adéquation du modèle et analyse des résidus …
Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models)
- Contexte des données corrélées
- Terminologie et exemples
- Spécification et hypothèses du modèle à fragilité
- Interprétation et estimation des paramètres
- Tests d'hypothèses sur les paramètres
- Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)
- Modification de l'effet et confusion
- Comparaison de modèles et sélection de variables
- Adéquation du modèle et analyse des résidus
Modèles pour risques compétitifs
- Contexte et indicateurs pour risques semi-compétitifs ou compétitifs
- Modèles de régression pour risques compétitifs
- Packages R
Modèles conjoints pour données de survie
- Contexte
- Spécification des modèles conjoints
- Hypothèses
- Interprétation des paramètres du modèle
- Estimation des paramètres du modèle
Validation et sanction
Type de formation
Non certifiante
Niveau de sortie
Sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Durée
En centre
42 h
Financement
- Conventionnement
- Non
- Financeur
-
- Autre
Conditions d'accès
Public visé
- Tout public
Informations sur les publics
Biologistes, professionnels de santé, statisticiens …
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 la formation Analyse de survie ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent
Lieu de réalisation de l'action
Modalités d'enseignement
Formation entièrement à distance
Adresse
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Début
Fin
- Adresse d'inscription
-
41 rue de la Découverte
31676 Labège - État du recrutement
- Ouvert
- Modalités
- Entrées / Sorties à dates permanentes