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Référence: 2100820F

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Mise à jour le

Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales

Data Value

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

Niveau de sortie : Sans Niveau spécifique

Pour cette formation

3 sessions disponibles

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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

Attention, cette formation ne conduit pas à une certification ou une habilitation inscrite au RNCP.
- 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

3 sessions : Modèles mixtes : modèles à effets aléatoires pour données longitudinales

  • au

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    • Commune : Lyon 2e (69)

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    • Session terminée

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