L'inférence statistique est le processus qui consiste à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données. Il existe de nombreux modes d'inférence, notamment la modélisation statistique, les stratégies axées sur les données et l'utilisation explicite de plans et de la randomisation dans les analyses. En outre, il existe de vastes théories (fréquentistes, bayésiennes, de vraisemblance, basées sur la conception, ...) et de nombreuses complexités (données manquantes, confusion observée et non observée, biais) pour la réalisation de l'inférence. Un praticien peut souvent se retrouver dans un labyrinthe débilitant de techniques, de philosophies et de nuances. Ce cours présente les principes fondamentaux de l'inférence dans une approche pratique pour faire avancer les choses. Après avoir suivi ce cours, les étudiants comprendront les grandes orientations de l'inférence statistique et utiliseront ces informations pour faire des choix éclairés dans l'analyse des données.
Inférence statistique
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Enseigné en Anglais
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Instructeurs : Brian Caffo, PhD
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Ce que vous apprendrez
Comprendre le processus consistant à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données
Décrire la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance
Utiliser les valeurs p, les intervalles de confiance et les tests de permutation
Prendre des décisions éclairées en matière d'analyse des données
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Inférence statistique
- Catégorie : Tests d'hypothèses statistiques
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
Cette semaine, nous nous concentrerons sur les principes fondamentaux, notamment les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, etc.
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Nous allons aborder la variabilité, les distributions, les limites et les intervalles de confiance.
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