Formations en statistique :: Sciences de la vie

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Sciences de la vie

Cette catégorie contient des sessions de formations relatives aux méthodes statistiques couramment utilisées en sciences de la vie.

Titre+	Résumé	Durée (jours)
Les outils essentiels de la statistique	Cet atelier fournit une introduction aux principes et concepts de base en statistique. La première partie traite de méthodes classiques autant qu’originales utilisées pour décrire les données à l’aide d’outils numériques et graphiques. Ces méthodes sont utiles, entre autres, afin de détecter des données aberrantes « outliers ». La seconde partie présente, à l’aide d’exemples réels, le mécanisme des tests statistiques et la prise de décision en présence d’incertitude. Les risques alpha et beta, les p-values (seuils de signification observés), la notion de puissance, de niveau de confiance et les intervalles de confiance sont expliqués en termes simples. Cet atelier fournit une base indispensable à la bonne compréhension de la plupart des méthodes couramment utilisées.	1.0
Calcul des tailles d'échantillon et de puissance	Le calcul des tailles d'échantillon et la détermination de la puissance des études et des expériences est une étape cruciale dans la mise en place de projets de recherche et de développement pour s'assurer que celles-ci sont suffisamment grandes pour mettre en évidence les effets escomptés et pas trop grande pour permettre l'utilisation efficace des ressources. Cette formation donne aux participants les outils pratiques permettant de calculer la taille d'échantillon pour atteindre un niveau déterminé de puissance et de précision pour les tests statistiques.	1.0
Modèles de régression en sciences de la vie	Cette formation s’adresse au personnel scientifique oeuvrant dans le secteur des sciences de la vie, qui met en place des études et analyse des données résultant de ces études. Cette formation porte sur les méthodes de régressions couramment utilisées en sciences de la vie : régession linéaire simple et multiple, régression logistique, cas de plusieurs variables réponses qualitatives.	2.0
Régression pour données catégoriques	Cet atelier offre une présentation des techniques de modélisation pour des variables réponses catégoriques avec une emphase sur la régression logistique. Les concepts fondamentaux sont abordés dans le cadre de la modélisation d'une réponse binaire, en commençant avec l'inadéquation de la régression linéaire dans ce cas pour introduire la définition alternative du modèle logistique. Tout en indiquant les similarités avec la régression linéaire, les outils, indicateurs et diagnostics propres à cette approche sont présentés de manière détaillée. Ainsi, cet atelier aborde en particulier les notions de rapports de cote (odds ratios) utilisés pour mesurer l'ampleur des effets, de spécificité, de sensibilité et de courbe ROC et les techniques de de validation croisée. La généralisation à une réponse comportant plus de 2 niveaux ordonnés ou non est discutée tout comme les alternatives à la régression logistique.	1.0

Affiche 1 à 4 (sur 4 sessions)

Résultat: 1

Informations générales

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Critiques

Techniques de régression linéaire simple et multiple

Très bon cours, très bien structuré et informatif. -
Merci. ..

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