Bibliografías temáticas / Imputation de données manquantes

Índice

  1. Artículos de revistas
  2. Tesis
  3. Libros
  4. Capítulos de libros

Literatura académica sobre el tema "Imputation de données manquantes"

Autor: Grafiati
Publicado: 22 de febrero de 2025
Última modificación: 31 de julio de 2025

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Artículos de revistas sobre el tema "Imputation de données manquantes"

1

Galimard, J. E., S. Chevret, and M. Resche-Rigon. "Imputation multiple en présence de données manquantes MNAR." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 63 (May 2015): S42. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2015.03.014.

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2

Badisy, I. El, C. Nejjari, A. Naim, K. El Rhaz, M. Khalis, and R. Giorgi. "CO10.6 - Imputation des données manquantes par un méta-algorithme (metaCART): étude de simulation." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 71 (May 2023): 101632. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2023.101632.

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3

Aurélien, Njamen Kengdo Arsène, and Kwatcho Kengdo Steve. "Gestion Des Donnees Manquantes Dans Les Bases De Donnees En Sciences Sociales : Algorithme Nipals Ou Imputation Multiple?" European Scientific Journal, ESJ 12, no. 35 (2016): 390. http://dx.doi.org/10.19044/esj.2016.v12n35p390.

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Resumen
The main objective of this paper is to assess the robustness of imputation methods to fill up the series of secondary data in social sciences. The methodology used, especially that of mean imputation, multiple imputation and NIPALS algorithm, is based on a simulation using observed data. Results show a close similarity between the observed data and the data obtained by multiple imputation, mean imputation and NIPALS algorithm. The results also suggest that multiple imputation provides values substantially similar to observed data.
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4

Soullier, N., E. de la Rochebrochard, and J. Bouyer. "Imputation multiple et répartition des données manquantes dans les cohortes : exemple de la fécondation in vitro." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 56, no. 5 (2008): 276. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2008.06.077.

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5

Legendre, Bruno, Damiano Cerasuolo, Olivier Dejardin, and Annabel Boyer. "Comment gérer les données manquantes ? Imputation multiple par équations chaînées : recommandations et explications pour la pratique clinique." Néphrologie & Thérapeutique 19, no. 3 (2023): 1–9. http://dx.doi.org/10.1684/ndt.2023.24.

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6

De Keizer, J., J. Paul, M. Albouy, et al. "Simulation et imputation de plusieurs variables corrélées dans un contexte de données manquantes de façon non aléatoires (MNAR)." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 69 (June 2021): S32—S33. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.052.

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7

Caron, A., G. Clément, C. Heyman, E. Aernout, E. Chazard, and A. Le Tertre. "Détermination de l’exposition de 394 979 nouveau-nés par imputation multiple de données manquantes dans une étude épidémiologique." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 63 (March 2015): S9. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2015.01.016.

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8

Basham, C. Andrew. "Variations régionales de prévalence de la multimorbidité en Colombie-Britannique (Canada) : analyse transversale des données de l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2015-2016." Promotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada 40, no. 7/8 (2020): 251–61. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.40.7/8.02f.

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Resumen
Introduction La multimorbidité constitue une préoccupation majeure pour les planificateurs de la santé de la population et de la prestation de services. Il est important de disposer de données sur la prévalence (en chiffres absolus et en proportions) de la multimorbidité au sein des populations régionales bénéficiant des services de santé afin de planifier les soins liés à la multimorbidité. Au Canada, il n’existe pas de publication systématique des estimations de prévalence de la multimorbidité par région sanitaire. L’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes (ESCC) offre une so
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9

Trempe, Normand, Marie-Claude Boivin, Ernest Lo, and Amadou Diogo Barry. "L’utilisation de la variable sur la langue d’usage à la maison du Registre des décès du Québec." Notes de recherche 43, no. 1 (2014): 163–80. http://dx.doi.org/10.7202/1025494ar.

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Resumen
La mortalité est une des mesures de la santé globale de la population les plus utilisées et on peut y intégrer une composante linguistique et culturelle en utilisant la langue d’usage à la maison qui est inscrite au Registre des décès du Québec. Nous avons exploré les fichiers des décès du Québec de 1990 à 2007 afin de mesurer les proportions d’absence de réponse selon différentes variables comme la région sociosanitaire, l’établissement ou le type de déclarant. Nous concluons à la suite de cette étude exploratoire que l’information est suffisamment exacte pour donner un portrait réaliste de l
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Doggett, Amanda, Ashok Chaurasia, Jean-Philippe Chaput, and Scott T. Leatherdale. "Utilisation des arbres de classification et de régression pour modéliser les données manquantes sur l’IMC, la taille et la masse corporelle chez les jeunes." Promotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada 43, no. 5 (2023): 257–69. http://dx.doi.org/10.24095/hpcdp.43.5.03f.

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Resumen
Introduction Les données issues de mesures de l’indice de masse corporelle (IMC) autodéclarées par les jeunes comportent souvent de graves lacunes, ce qui peut avoir un effet important sur les résultats des recherches les utilisant. La première étape du traitementdes données manquantes consiste à étudier leur niveau et leur structuration. Or les études antérieures qui ont analysé les données manquantes sur l’IMC chez les jeunes ont utilisé une régression logistique, une approche limitée dans sa capacité à discerner des sous-groupes ou à obtenir une hiérarchie dans l’importance des variables, d
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Tesis sobre el tema "Imputation de données manquantes"

1

Bernard, Francis. "Méthodes d'analyse des données incomplètes incorporant l'incertitude attribuable aux valeurs manquantes." Mémoire, Université de Sherbrooke, 2013. http://hdl.handle.net/11143/6571.

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Resumen
Lorsqu'on réalise une analyse des données dans le cadre d'une enquête, on est souvent confronté au problème des données manquantes. L'une des solutions les plus fréquemment utilisées est d'avoir recours aux méthodes d'imputation simple. Malheureusement, ces méthodes souffrnt d'un handicap important : les estimations courantes basées sur les valeurs observées et imputées considèrent à tort les valeurs imputées comme des valeurs connues, bien qu'une certaine forme d'incertitude plane au sujet des valeurs à imputer. En particulier, les intervalles de confiance pour les paramètres d'intérêt basés
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2

Audigier, Vincent. "Imputation multiple par analyse factorielle : Une nouvelle méthodologie pour traiter les données manquantes." Thesis, Rennes, Agrocampus Ouest, 2015. http://www.theses.fr/2015NSARG015/document.

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Resumen
Cette thèse est centrée sur le développement de nouvelles méthodes d'imputation multiples, basées sur des techniques d'analyse factorielle. L'étude des méthodes factorielles, ici en tant que méthodes d'imputation, offre de grandes perspectives en termes de diversité du type de données imputées d'une part, et en termes de dimensions de jeux de données imputés d'autre part. Leur propriété de réduction de la dimension limite en effet le nombre de paramètres estimés.Dans un premier temps, une méthode d'imputation simple par analyse factorielle de données mixtes est détaillée. Ses propriétés sont é
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3

Héraud, Bousquet Vanina. "Traitement des données manquantes en épidémiologie : application de l’imputation multiple à des données de surveillance et d’enquêtes." Thesis, Paris 11, 2012. http://www.theses.fr/2012PA11T017/document.

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Resumen
Le traitement des données manquantes est un sujet en pleine expansion en épidémiologie. La méthode la plus souvent utilisée restreint les analyses aux sujets ayant des données complètes pour les variables d’intérêt, ce qui peut réduire lapuissance et la précision et induire des biais dans les estimations. L’objectif de ce travail a été d’investiguer et d’appliquer une méthode d’imputation multiple à des données transversales d’enquêtes épidémiologiques et de systèmes de surveillance de maladies infectieuses. Nous avons présenté l’application d’une méthode d’imputation multiple à des études de
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Croiseau, Pascal. "Influence et traitement des données manquantes dans les études d'association sur trios : application à des données sur la sclérose en plaques." Paris 11, 2008. http://www.theses.fr/2008PA112021.

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Resumen
Pour tester l’association entre une maladie et un jeu de marqueurs, ou pour estimer les risques de la maladie, différentes méthodes ont été développés. Plusieurs de ces méthodes nécessitent que les individus soient génotypés pour l’ensemble des marqueurs et lorsque cette condition n’est pas respectée, les individus avec données manquantes sont alors exclus de l’analyse. Nous avons pu montrer que cette solution, qui conduit à une diminution importante de la taille de l’échantillon, pouvait aboutir à une perte de puissance pour détecter une association mais également à de fausses conclusions. Au
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Etourneau, Lucas. "Contrôle du FDR et imputation de valeurs manquantes pour l'analyse de données de protéomiques par spectrométrie de masse." Electronic Thesis or Diss., Université Grenoble Alpes, 2024. http://www.theses.fr/2024GRALS001.

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Resumen
La protéomique consiste en la caractérisation du protéome d’un échantillon biologique, c’est-à-dire l’ensemble des protéines qu’il contient, et ce de la manière la plus exhaustive possible. Par l’identification et la quantification de fragments de protéines analysables en spectrométrie de masse (appelés peptides), la protéomique donne accès au niveau d’expression des gènes à un instant donné, ce qui est une information capitale pour améliorer la compréhension des mécanismes moléculaires en jeu au sein du vivant. Ces expériences produisent de grandes quantités de données, souvent complexes à in
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Héraud, Bousquet Vanina. "Traitement des données manquantes en épidémiologie : Application de l'imputation multiple à des données de surveillance et d'enquêtes." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00713926.

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Resumen
Le traitement des données manquantes est un sujet en pleine expansion en épidémiologie. La méthode la plus souvent utilisée restreint les analyses aux sujets ayant des données complètes pour les variables d'intérêt, ce qui peut réduire lapuissance et la précision et induire des biais dans les estimations. L'objectif de ce travail a été d'investiguer et d'appliquer une méthode d'imputation multiple à des données transversales d'enquêtes épidémiologiques et de systèmes de surveillance de maladies infectieuses. Nous avons présenté l'application d'une méthode d'imputation multiple à des études de
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7

Lorga, Da Silva Ana. "Tratamento de dados omissos e métodos de imputação em classificação." Doctoral thesis, Instituto Superior de Economia e Gestão, 2005. http://hdl.handle.net/10400.5/3849.

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Resumen
Doutoramento em Matemática Aplicada à Economia e à Gestão<br>Neste trabalho, pretende-se estudar o efeito dos dados omissos em classificação de variáveis, principalmente em classificação hierárquica ascendente, de acordo com.òs seguintes factores: percentagens de dados omissos, métodos de imputação, coeficientes de semelhança-e métodos de classificação. Supõe-se que os dados omissos são do tipo MAR ("missing at random"), isto é, a presença de dados omissos não depende dos valores omissos, nem das variáveis com dados omissos, mas depende de valores observados sobre outras variáveis da matriz de
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8

Marti, soler Helena. "Modélisation des données d'enquêtes cas-cohorte par imputation multiple : Application en épidémiologie cardio-vasculaire." Phd thesis, Université Paris Sud - Paris XI, 2012. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00779739.

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Resumen
Les estimateurs pondérés généralement utilisés pour analyser les enquêtes cas-cohorte ne sont pas pleinement efficaces. Or, les enquêtes cas-cohorte sont un cas particulier de données incomplètes où le processus d'observation est contrôlé par les organisateurs de l'étude. Ainsi, des méthodes d'analyse pour données manquant au hasard (MA) peuvent être pertinentes, en particulier, l'imputation multiple, qui utilise toute l'information disponible et permet d'approcher l'estimateur du maximum de vraisemblance partielle.Cette méthode est fondée sur la génération de plusieurs jeux plausibles de donn
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9

Geronimi, Julia. "Contribution à la sélection de variables en présence de données longitudinales : application à des biomarqueurs issus d'imagerie médicale." Thesis, Paris, CNAM, 2016. http://www.theses.fr/2016CNAM1114/document.

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Resumen
Les études cliniques permettent de mesurer de nombreuses variables répétées dans le temps. Lorsque l'objectif est de les relier à un critère clinique d'intérêt, les méthodes de régularisation de type LASSO, généralisées aux Generalized Estimating Equations (GEE) permettent de sélectionner un sous-groupe de variables en tenant compte des corrélations intra-patients. Les bases de données présentent souvent des données non renseignées et des problèmes de mesures ce qui entraîne des données manquantes inévitables. L'objectif de ce travail de thèse est d'intégrer ces données manquantes pour la séle
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Mehanna, Souheir. "Data quality issues in mobile crowdsensing environments." Electronic Thesis or Diss., université Paris-Saclay, 2023. http://www.theses.fr/2023UPASG053.

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Resumen
Les environnements de capteurs mobiles sont devenus le paradigme de référence pour exploiter les capacités de collecte des appareils mobiles et recueillir des données variées en conditions réelles. Pour autant, garantir la qualité des données recueillies reste une tâche complexe car les capteurs, souvent à bas coûts et ne fonctionnant pas toujours de façon optimale, peuvent être sujets à des dysfonctionnements, des erreurs, voire des pannes. Comme la qualité des données a un impact direct et significatif sur les résultats des analyses ultérieures, il est crucial de l'évaluer. Dans notre travai
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Libros sobre el tema "Imputation de données manquantes"

1

Raghunathan, Trivellore, Patricia A. Berglund, and Peter W. Solenberger. Multiple Imputation in Practice: With Examples Using IVEware. Taylor & Francis Group, 2018.

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Raghunathan, Trivellore, Patricia A. Berglund, and Peter W. Solenberger. Multiple Imputation in Practice: With Examples Using IVEware. Taylor & Francis Group, 2018.

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Raghunathan, Trivellore, Patricia A. Berglund, and Peter W. Solenberger. Multiple Imputation in Practice: With Examples Using IVEware. Taylor & Francis Group, 2018.

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Multiple Imputation in Practice: With Examples Using IVEware. Taylor & Francis Group, 2018.

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5

Buuren, Stef van. Flexible Imputation of Missing Data, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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6

Buuren, Stef van. Flexible Imputation of Missing Data, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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7

Buuren, Stef van. Flexible Imputation of Missing Data Second Edition. Taylor & Francis Group, 2021.

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8

Buuren, Stef van. Flexible Imputation of Missing Data, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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9

Flexible Imputation of Missing Data, Second Edition. Taylor & Francis Group, 2018.

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10

Buuren, Stef van. Flexible Imputation of Missing Data. Taylor & Francis Group, 2012.

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Capítulos de libros sobre el tema "Imputation de données manquantes"

1

Fiorentini, Anna. "Vers la mise en œuvre de l’Espace européen des données de santé en Italie : les pièces manquantes du cadre réglementaire existant en matière de santé numérique." In Espace européen des données de santé et IA. Presses de l’Université Toulouse Capitole, 2025. https://doi.org/10.4000/13vcm.

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2

"Le traitement des données manquantes (Missing data)." In La modélisation par équations structurelles avec Mplus. Presses de l'Université du Québec, 2018. http://dx.doi.org/10.2307/j.ctvt1sh9g.11.

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3

"Le traitement des données manquantes (Missing data)." In La modélisation par équations structurelles avec Mplus. Presses de l'Université du Québec, 2018. http://dx.doi.org/10.1515/9782760549739-009.

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