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Introduction aux modèles mixtes avec R - Formation à distance via Teams

[5 half days] - [starts on 02-11-2020 at 09:30] - [French] - [En ligne]

Vos données comportent des facteurs aléatoires ou présentent une structure complexe ne pouvant être gérée par les méthodes d'analyse classiques? Passez aux modèles mixtes!


Les modèles mixtes sont une famille de modèles comportant à la fois des effets fixes et des effets aléatoires. Ils permettent de prendre en compte la corrélation entre plusieurs observations notamment l'aspect longitudinal des données.


Training aims
Au terme de cette formation, le participant connaîtra les  bases théoriques du modèle mixte en général, et plus particulièrement les modèles de type hiérarchique (ou modèles multi-niveaux), longitudinal et croisé. De nombreux exercices basés sur des données réelles seront réalisés à l'aide du logiciel R.

Prerequisites
En vous inscrivant à la formation, vous vous engagez à avoir un niveau de connaissances équivalent à la/aux formation(s) suivante(s) :
Pratique de la statistique avec R
Introduction à l'analyse de données avec R

Content

Location
En ligne : via TEAMS - Formation à distance

Le formateur prendra contact avec vous par mail avant la formation afin de vous envoyer le lien de connexion, les documents utiles (si besoin) et s'assurer que vous êtes parvenu à installer TEAMS.

Attendance
Cette formation est accessible à tous moyennant une inscription préalable.

Time slots for training
02-11-2020 from 09:30 to 12:30
23-11-2020 from 09:30 to 12:30
24-11-2020 from 09:30 to 12:30
25-11-2020 from 09:30 to 12:30
26-11-2020 from 09:30 to 12:30

Rate
UCL member, UCL student, UCL clinic member : Training available free of charge but registration in advance is required.
Administrative fees will be applied in case of late cancellation.
Non-UCL member : 200 euros per day for a total of 500 euros
Invoice paid by a Belgian university : 100 euros per day for a total of 250 euros

For more information (open)

Tools used during training
R

Methods and method families discussed
Mixed models
   Linear mixed model


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