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Il n'y a pas de données sans données manquantes ! Les inconvénients en sont connus : biais éventuels et difficultés d'utiliser des méthodes conçues pour des données complètes. Il est indispensable de comprendre les mécanismes qui peuvent conduire à l'absence totale ou partielle de valeurs dans des échantillons. Des variables peuvent manquer en totalité parce qu'elles n'ont pu être observées ou qu'elles sont inobservables comme des variables latentes. Les données censurées constituent une espèce particulière de données manquantes.

De nombreuses solutions ont été proposées pour remplacer des valeurs manquantes par des valeurs plausibles : imputations simples ou multiples, avec ou sans modèle. On peut aussi utiliser des méthodes qui s'accommodent d'une proportion raisonnable de données manquantes.

Depuis la première édition du célèbre ouvrage de Little et Rubin en 1987, des milliers d'articles ont été publiés et des développements logiciels ont foisonné.

Le lecteur trouvera ici une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine du traitement des données manquantes, avec des applications dans des domaines variés.

Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés venant de divers horizons : Vincent Audigier (Conservatoire national des arts et métiers), David Haziza (University of Ottawa), François Husson (Institut Agro Rennes-Angers), Matthieu Marbac (ENSAI), Aurélie Vanheuverzwyn (Médiamétrie) réunis à l'occasion des 19es Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS.

La Société Française de Statistique (SFdS), association reconnue d'utilité publique, a pour objectif de favoriser les développements de la statistique et d'assurer la représentation de l'ensemble des utilisateurs, enseignants et chercheurs dans ce domaine. Elle est l'héritière de la SSP (Société de Statistique de Paris) fondée en 1860, de l'ASU (Association pour la Statistique et ses Utilisations) fondée en 1969 et de la SSF (Société de Statistique de France) fondée en 1976, qui ont fusionné en 1997.

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Il n'y a pas de données sans données manquantes ! Les inconvénients en sont connus : biais éventuels et difficultés d'utiliser des méthodes conçues pour des données complètes. Il est indispensable de comprendre les mécanismes qui peuvent conduire à l'absence totale ou partielle de valeurs dans des échantillons. Des variables peuvent manquer en totalité parce qu'elles n'ont pu être observées ou qu'elles sont inobservables comme des variables latentes. Les données censurées constituent une espèce particulière de données manquantes.

De nombreuses solutions ont été proposées pour remplacer des valeurs manquantes par des valeurs plausibles : imputations simples ou multiples, avec ou sans modèle. On peut aussi utiliser des méthodes qui s'accommodent d'une proportion raisonnable de données manquantes.

Depuis la première édition du célèbre ouvrage de Little et Rubin en 1987, des milliers d'articles ont été publiés et des développements logiciels ont foisonné.

Le lecteur trouvera ici une synthèse des fondements et des travaux les plus récents dans le domaine du traitement des données manquantes, avec des applications dans des domaines variés.

Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre spécialistes réputés venant de divers horizons : Vincent Audigier (Conservatoire national des arts et métiers), David Haziza (University of Ottawa), François Husson (Institut Agro Rennes-Angers), Matthieu Marbac (ENSAI), Aurélie Vanheuverzwyn (Médiamétrie) réunis à l'occasion des 19es Journées d'étude en statistique organisées par la SFdS.

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Éditeur
Technip
Format
Broché
Date de parution
2022-10-11
Nombre de pages
285
Dimensions
16.0 x 24.0 x 1.9 cm
Poids
489
EAN
9782710811954

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