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Référence: 2100820F

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Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales

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

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

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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

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
  • 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

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

- 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

1 session : Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales

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    Data Value

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

    • Commune : Lyon 2e (69)

    Formation professionnelle