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Séance de cours

Supercentenaires : Analyse de la base de données sur la longévité

Description

Cette séance de cours traite de l'analyse de la base de données internationale sur la longévité, axée sur les supercentenaires âgés d'au moins 110 ans. Il couvre la base d'échantillonnage, le biais d'assurance de l'âge et la troncation des données. L'instructeur explique l'estimation de la durée de vie excédentaire et l'impact de l'échantillonnage biaisé sur l'analyse des données.

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Concepts associés (32)

Échantillonnage (statistiques)

thumb|Exemple d'échantillonnage aléatoire En statistique, l'échantillonnage désigne les méthodes de sélection d'un sous-ensemble d'individus (un échantillon) à l'intérieur d'une population pour estimer les caractéristiques de l'ensemble de la population. Cette méthode présente plusieurs avantages : une étude restreinte sur une partie de la population, un moindre coût, une collecte des données plus rapide que si l'étude avait été réalisé sur l'ensemble de la population, la réalisation de contrôles destructifs Les résultats obtenus constituent un échantillon.

Survey sampling

In statistics, survey sampling describes the process of selecting a sample of elements from a target population to conduct a survey. The term "survey" may refer to many different types or techniques of observation. In survey sampling it most often involves a questionnaire used to measure the characteristics and/or attitudes of people. Different ways of contacting members of a sample once they have been selected is the subject of survey data collection.

Échantillon biaisé

En statistiques, le mot biais a un sens précis qui n'est pas tout à fait le sens habituel du mot. Un échantillon biaisé est un ensemble d'individus d'une population, censé la représenter, mais dont la sélection des individus a introduit un biais qui ne permet alors plus de conclure directement pour l'ensemble de la population. Un échantillon biaisé n'est donc pas un échantillon de personnes biaisées (bien que ça puisse être le cas) mais avant tout un échantillon sélectionné de façon biaisée.

Nonprobability sampling

Sampling is the use of a subset of the population to represent the whole population or to inform about (social) processes that are meaningful beyond the particular cases, individuals or sites studied. Probability sampling, or random sampling, is a sampling technique in which the probability of getting any particular sample may be calculated. In cases where external validity is not of critical importance to the study's goals or purpose, researchers might prefer to use nonprobability sampling.

Sampling error

In statistics, sampling errors are incurred when the statistical characteristics of a population are estimated from a subset, or sample, of that population. It can produced biased results. Since the sample does not include all members of the population, statistics of the sample (often known as estimators), such as means and quartiles, generally differ from the statistics of the entire population (known as parameters). The difference between the sample statistic and population parameter is considered the sampling error.

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Séances de cours associées (42)

Questions relatives aux données dans le domaine de la recherche

Examine les défis que posent les hypothèses de données, les biais et d'autres aspects de la recherche, y compris les écritures incomplètes et les frustrations des nouveaux arrivants.

Génération de langage naturel: Décodage et formation

Explore les défis dans la génération de langage naturel, le décodage des algorithmes, les problèmes de formation et les fonctions de récompense.

Méthodes d'estimation: BLP et contrôle-fonction

Couvre l'incohérence des estimations en raison de l'endogenèse et introduit les méthodes d'estimation BLP et Control-Function.

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