Théorie de la décision : Essais de risque et d'hypothèse
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Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Couvre les concepts fondamentaux de probabilité et de statistiques, en se concentrant sur l'analyse des données, la représentation graphique et les applications pratiques.
Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
Explore le processus de réfutation de la séance de cours académique, en mettant l'accent sur l'analyse des données pour l'acceptation du papier, l'apprentissage automatique et les tests statistiques.
Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.
Plonge dans la prise de décision sous le risque, la rationalité limitée, la théorie des prospects et le cadrage, avec des idées de l'économie comportementale.
Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.
Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.
Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.
