- Cours (CM) 12h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 5h
- Travaux pratiques (TP) -
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Description du contenu de l'enseignement
Cette UE figure dans les UE obligatoires du parcours Intelligence en données de santé. Elle figure aussi dans les UE « obligatoires à choix » des parcours Recherche en Biomédecine et Biomatériaux pour la Santé. Dans ce cas, pour pouvoir s’inscrire dans l’UE Biostatistique II, il est fortement conseillé de suivre l’UE Biostatistique I, permettant d’acquérir les bases de la statistique.
Cette UE vise en effet à poser les bases de la statistique et des statistiques, de l’inférence et du raisonnement statistiques, essentiellement dans le cadre des tests d’hypothèses. Sera de plus abordé la particularité des biostatistiques par rapport aux statistiques. Si l’inférence fréquentistse est abordée, l’essentiel de l’UE traitera de la vision et de la pratique bayésiennes de la statistique. Cette première approche d’une telle pratique sera plus volontiers enseignée sous forme de TD/TP.
L’UE sera aussi l’occasion de la prise en main d’un logiciel de traitement statistique (R). L’idée est qu’en permettant à l’étudiant de commencer à manipuler l’un des logiciels les plus couramment utilisés, il acquerra
Cette UE vise en effet à poser les bases de la statistique et des statistiques, de l’inférence et du raisonnement statistiques, essentiellement dans le cadre des tests d’hypothèses. Sera de plus abordé la particularité des biostatistiques par rapport aux statistiques. Si l’inférence fréquentistse est abordée, l’essentiel de l’UE traitera de la vision et de la pratique bayésiennes de la statistique. Cette première approche d’une telle pratique sera plus volontiers enseignée sous forme de TD/TP.
L’UE sera aussi l’occasion de la prise en main d’un logiciel de traitement statistique (R). L’idée est qu’en permettant à l’étudiant de commencer à manipuler l’un des logiciels les plus couramment utilisés, il acquerra
Compétences à acquérir
A l’issue de ce cours l’étudiant est capable de :
- maîtriser les concepts-clés et le vocabulaire de base de la statistique ;
- différencier les biostatistiques des statistiques ;
- savoir distinguer les bases de l’inférence fréquentiste et de l’inférence bayésienne ;
- comprendre le principe d’un test d’hypothèse, le test d’hypothèse nulle selon la procédure de Neyman-Pearson et de Fisher et l’approche bayésienne des tests ;
- maîtriser les concepts de la recherche clinique et les éléments clés de l’analyse des données de recherche clinique ;
- pouvoir définir le principe de la modélisation en statistique ;
- savoir manipuler le logiciel R dans ses fonctions de base.
Contact
Responsable
Eric-Andre Sauleau