DATA 1.3 -Traitement des valeurs extrêmes et des données manquantes avec R

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Comment traiter des valeurs extrêmes & manquantes avec le logiciel R ? 

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  • Intitulé du programme
    DATA 1.3 -Traitement des valeurs extrêmes et des données manquantes avec R
  • mnémonique du programme
    FC-760
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    français
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Campus
    & en ligne
  • Catégorie / Thématique
    Sciences et techniques - Sciences/Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Présentation

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Langue(s) d'enseignement

français

Type d'horaire

En journée

Campus

& en ligne

Catégorie(s) - Thématique(s)

Sciences et techniques - Sciences/Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'études

oui

Tarifs :

  • Tarif réduit pour les doctorants & instit. hospitalières ULB :  380 € 
  • Tarif réduit pour les institutions publiques, académiques et ASBL : 540 €
  • Tarif plein : 760 €


Cette formation m'intérèsse ! 

Vous faites partie du personnel ULB ? La formation pourrait correspond à votre parcours de carrière ? Contact : formations.drh@ulb.be

Intervenant

  • Philippe Collart, MPH PhD (ULB, Ecole de Santé Publique)

Contacts

02 555 85 17

Prochaine édition : 
  • à venir
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Plus d'information sur : https://biops.helsci.be/formations/
Formation continue

Présentation

  • Brève introduction à la mise en évidence de valeurs aberrantes
  • Expliquer les 3 types de données manquantes
  • Analyse descriptive et imputation des données manquantes à l’aide du logiciel R. La formation se focalisera essentiellement sur l’imputation des données quantitatives

En journée

  • 4 sessions de 3 heures en ligne
  • Prochaine édition : 
    • à venir
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Calendrier & inscriptions

Calendrier & inscriptions

Programme

Contenu du programme : 

  • Mise en évidence de valeurs aberrantes (Grubbs’s test et Mahalanobis distance)
  • Théorie sur les types de données manquantes (MCAR, MAR, et MNAR).
  • Analyse descriptive des données manquantes par variable (package VIM)
  • Imputation des données manquantes par la moyenne, par corrélation entre variables.
  • Imputation simple et multiple par PCA, Random Forest, … (package missMDA et missForest).
  • Vérification de la qualité de l’imputation multiple par PCA
  • Brève introduction aux autres packages Mice et Amelia
  • Génération aléatoire de données manquantes et vérification de la qualité de l’imputation

Méthodologie :

  • 20 % théorie
  • 80 % exercices