Cette UE figure dans les UE « obligatoires » du troisième semestre des parcours Biomatériaux pour la Santé et Intelligence en données de santé, ainsi que dans les UE « obligatoires à choix » du troisième semestre du parcours Recherche en Biomédecine. Des connaissances préalables en statistique de base et notamment en inférence bayésienne sont très fortement souhaitables.
Cette UE vise en effet à apporter des connaissances théoriques et pratiques à l’étudiant en situation d’analyse de données et de recherche. Ces données peuvent issues de plans expérimentaux ou de l’épidémiologie. L’enseignement sera donc fortement axé sur la pratique, après l’acquisition des connaissances théoriques minimales, donc largement constitué de TD/TP.

A l’issue de ce cours l’étudiant est capable de :

• comprendre le principe d’un test d’hypothèse, le test d’hypothèse nulle selon la procédure de Neyman-Pearson, selon la procédure de Fisher et l’approche bayésienne des tests ;
• savoir caractériser les données issues d’expérimentation, de recherche clinique, d’épidémiologie observationnelle, … et en tirer les conséquences en termes de modélisation ;
• maîtriser les analyses bayésiennes quant à leur technique d’estimation, vérification de la convergence des algorithmes, vérification de l’adéquation des modèles ;
• pouvoir estimer les paramètres des modèles habituellement rencontrés dans les données de santé (modèle linéaire généralisé, régression Beta, survie) ;
• savoir gérer différents types de données (longitudinales, spatialisées, …), ainsi que les données manquantes.