Analyse de survie - Toutes Méthodes (Non-paramétriques, semi-paramétriques et paramétriques)
Prérequis
- En pré-requis, il est obligatoire d'avoir des connaissances statistiques en tests d'hypothèses et modélisation.
Public admis
- Salarié en Poste
- Entreprise
Demandeur d'emploi et Etudiant non admis
Financement
- Votre OPCO
- Financement personnel
Financement CPF non pris en charge
Modalités
- En centre
- En entreprise
- À distance
Objectifs pédagogiques
- Connaitre les concepts centraux de l'analyse de survie / des durées de vie
- Connaitre le vocabulaire dédié à ce type d'analyse
- Identifier les contextes d'utilisation des outils de l'analyse de survie / durée de vie
- Connaitre les fonctions de risque instantané, de risque cumulé, de survie et de survie cumulée
- Réaliser des analyses non paramétriques de données de survie
- Réaliser des représentations graphiques (courbe de survie, survie cumulée, méthode KM ou actuarielle
- Connaitre la modélisation semi-paramétrique et réaliser son diagnostic
- Connaitre les cas d'utilisation de la modélisation paramétrique
- Connaitre la distribution des temps
- Connaitre la modélisation paramétrique
Programme de la formation
Introduction au vocabulaire des Données de Survie
- Dates et durées de suivi (date d'entrée, date de point, date de dernières nouvelles, recul, état, etc)
- Notions de Censures (à droite, à gauche, par intervalle, non-informative, aléatoire)
- Estimation de la survie : fonction de survie, fonction de risque instantané, fonction de risque cumulé
Estimation de la survie
- Estimation non-paramétrique de la survie : estimateur de Kaplan - Meyer
- Estimateur non paramétrique du risque cumulé : estimateur de Nelson - Aalen
- Cas de l'estimation actuariel : échelle de temps fixée par l'utilisateur
- Comparaison de survie par groupes : test du Log-Rank
- Notion de risque relatif
- Représentation graphique des courbes de survie et de risque cumulé :
- Représentation
- Interprétation
Modélisation semi-paramétriques
- Le modèle de Cox : contexte d'utilisation de ce type de modèle
- L'hypothèse des risques proportionnels
- Gestion des évènements simultanés
- Effets des variables
- Mesures diagnostiques sur les covariables
- Adéquation du modèle
- Mesures diagnostiques de l'hypothèse de proportionnalité des risques
- Codages des co-variables
- Variables dépendantes du temps
- Stratification
Modélisation paramétrique
- Distribution a priori des durées de vie
- Modèles accélérés
- Modèle exponentiel
- Modèle de Weibull
- Autres modèles et conditions d'utilisation.
- Estimation des modèles : maximum de vraisemblance
- Test d'hypothèse et qualité de la modélisation
- Censures à gauche et censures dépendantes du temps
- Prédictions
- Interprétation de sorties logiciels

Proposé par
GROUPE ARKESYS
"La formation maintenant pour vos talents de demain"

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