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Référence: 2100689F

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Analyse de survie avancée

Data Value

Cet organisme a obtenu la marque « Qualiopi » pour ses actions de formation.

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

4 sessions disponibles

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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.

Programme

- Modèles de survie à effets aléatoires (frailty models)
  • Contexte des données corrélées
    • Terminologie
    • Exemples
  • Spécification du modèle à fragilité
    • Hypothèses
    • Interprétation des paramètres du modèle
    • Estimation des paramètres du modèle
    • Tests d’hypothèses sur les paramètres du modèle
    • Codage des variables explicatives (binaire, qualitative)
    • Modification de l’effet et confusion
    • Comparaison de modèles et sélection de variables
    • Étude de l’adéquation du modèle (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
  • Spe?cification des mode?les conjoints
  • Hypothe?ses
  • Interpre?tation des parame?tres du mode?le
  • Estimation des parame?tres du mode?le

Certifications et métiers visés

Consulter le diplôme, titre ou certificat... délivrés en fin de formation ainsi que les métiers auxquels cette formation vous donne accès.

Résultats attendus

Attention, cette formation ne conduit pas à une certification ou une habilitation inscrite au RNCP.
- Analyser l'utilisation des modèles de survie à effets aléatoires dans des contextes de données corrélées, et spécifier les hypothèses et paramètres associés.
- Maîtriser les spécificités et les techniques d'estimation du modèle à fragilité, en interprétant les paramètres et en évaluant l'adéquation du modèle.
- Évaluer l'intérêt et l'application des modèles pour risques compétitifs, en utilisant des modèles de régression appropriés et les outils de programmation (packages R).
- Développer et estimer des modèles conjoints pour données de survie, en spécifiant les hypothèses et en interprétant les paramètres du modèle.

4 sessions : Analyse de survie avancée

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    • Commune : Lyon 2e (69)

    Formation professionnelle

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    • Session terminée

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