Cours

MATH-493: Applied biostatistics

Résumé

This course covers topics in applied biostatistics, with an emphasis on practical aspects of data analysis using R statistical software. Topics include types of studies and their design and analysis, high dimensional data analysis (genetic/genomic) and other topics as time and interest permit.

Séances de cours

Enseignant·e·s

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/applied-biostatistics-MATH-493

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MATH-493

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Séances de ce cours (17)

Recherche reproductible : principes et outils

Couvre les principes et les outils de recherche reproductible en biostatistique, soulignant l'importance de la documentation complète et l'utilisation d'éditeurs de texte pour la compilation des documents sources.

Analyse bivariée des données : corrélation et régression

Explore l'analyse de données bivariées, la corrélation et les techniques de régression pour l'évaluation des modèles.

Analyse de régression: Sélection du modèle et outils de diagnostic

Explore les outils d'analyse de régression, la sélection des modèles, les points influents, les valeurs aberrantes et les graphiques de diagnostic.

Conception expérimentale en biostatistique

Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.

Formules modèles en R: bases et applications

Explore les formules de modèles en R, couvrant les bases, les interactions, ANOVA et les conceptions factorielles avec des exemples pratiques.

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The students understand tools from the statistical physics of disordered systems, and apply them to study computational and statistical problems in graph theory, discrete optimisation, inference and machine learning. ...

MICRO-455: Machine learning I

Real-world engineering applications must cope with a large dataset of dynamic variables, which cannot be well approximated by classical or deterministic models. This course gives an overview of methods from Machine Learning for the analysis of non-linear, highly noisy and multi dimensional data

MGT-301: Foundations in financial economics

The aim of this course is to expose EPFL bachelor students to some of the main areas in financial economics. The course will be organized around six themes. Students will obtain both practical insights through real-world examples and understand how one can ...

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