Titlebook: Statistique appliquée aux sciences de la vie; Valentin Rousson Book 2013Latest edition Springer-Verlag France 2013 Biostatistique.Epidémio

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entiels tout en restant très précis sur les détails importanCet ouvrage propose une introduction à la statistique sans qu‘aucune connaissance préalable ne soit nécessaire. A partir du concept central de « variabilité », l‘auteuraborde les notions de distribution, de statistique descriptive, d’estima

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Estimation,ment elles étaient disponibles. Ainsi, bien que l’on calcule en pratique la ., on peut concevoir l’existence de la ., et c’est d’ailleurs á cette derniére que l’on s’intéresse en premier lieu. On adopte alors le point de vue suivant:

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,Régression logistique, d’un . Alors que les paramètres d’un modèle de régression linéaire s’interprètent comme des moyennes et des différences de moyenne, les paramètres d’un modèle de régression logistique s’interprètent en terme d’odds et d’odds ., concepts clés que nous commençons par introduire ci-dessous.

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Book 2013Latest edition non-paramétriques, de calcul de taille d’échantillon, de corrélation et de modélisation statistique (régression linéaire et logistique), tout en recherchant une unité de doctrine. Les illustrations proviennent des différents domaines des sciences de la vie.

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,Analyse de corrélation,nt une relation entre deux variables continues. En particulier, nous allons introduire le concept de . Alors que la corrélation dans le langage courant se réfère à une relation au sens large du terme, la corrélation en statistique se réfère en général à un paramètre décrivant/résumant la relation entre deux variables continues.

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,Test statistique sur la valeur d’un paramètre,nt » ou « trop grande négativement », ce qui impliquera deux conclusions différentes. On pourra en outre faire dans ce cas la distinction entre un . et un . On verra également dans ce chapitre le principe de dualité entre un test statistique bilatéral sur la valeur d’un paramètre et un intervalle de confiance pour ce paramètre.

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