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Statistiques et conception expérimentale

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Dans cours

BIO-449: Understanding statistics and experimental design

This course is neither an introduction to the mathematics of statistics nor an introduction to a statistics program such as R. The aim of the course is to understand statistics from its experimental design and to avoid common pitfalls of statistical reason ...

Description

Cette séance de cours couvre des sujets tels que la probabilité conditionnelle, les statistiques via la théorie de la détection des signaux, les études de Framingham sur le niveau d'éducation et la pression artérielle, la taille de l'effet dans les statistiques, le test t, le sous-échantillonnage, l'erreur d'échantillonnage, les distributions d'échantillonnage et les implications de la taille de l'échantillon et de la taille de l'effet dans l'analyse statistique.

Enseignant·e

Michael Herzog

Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Sandrine Brikh, Melissa Mohamad Allouche, Ece Yatikçi, Melissa Faggella, Elsa Scialom, Marie Isabelle Holdsworth, Martina Morea, Pierre Merret, Sandali Nisansa Liyanagoonawardena A dirigé les thèses EPFL de Frank Scharnowski, Thomas Otto, Toni Saarela, Elisa Tartaglia, Bilge Sayim, Johannes Rüter, Marco Boi, Kristoffer Aberg, Yvonne Evelina Thunell, Mauro Manassi, Vitaly Chicherov, Lukasz Grzeczkowski, Marc Michael Lauffs, Ophélie Favrod, Janir Nuno Ramos da Cru

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Test statistique, Statistique mathématique

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.

Échantillonnage stratifié

vignette|Vous prenez un échantillon aléatoire stratifié en divisant d'abord la population en groupes homogènes (semblables en eux-mêmes) (strates) qui sont distincts les uns des autres, c'est-à-dire. Le groupe 1 est différent du groupe 2. Ensuite, choisissez un EAS (échantillon aléatoire simple) distinct dans chaque strate et combinez ces EAS pour former l'échantillon complet. L'échantillonnage aléatoire stratifié est utilisé pour produire des échantillons non biaisés.

Signification statistique

vignette|statistique En statistiques, le résultat d'études qui portent sur des échantillons de population est dit statistiquement significatif lorsqu'il semble exprimer de façon fiable un fait auquel on s'intéresse, par exemple la différence entre 2 groupes ou une corrélation entre 2 données. Dit autrement, il est alors très peu probable que ce résultat apparent soit en fait trompeur s'il n'est pas dû, par exemple, à un , trop petit ou autrement non représentatif (surtout si la population est très diverse).

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.

Test statistique

En statistiques, un test, ou test d'hypothèse, est une procédure de décision entre deux hypothèses. Il s'agit d'une démarche consistant à rejeter ou à ne pas rejeter une hypothèse statistique, appelée hypothèse nulle, en fonction d'un échantillon de données. Il s'agit de statistique inférentielle : à partir de calculs réalisés sur des données observées, on émet des conclusions sur la population, en leur rattachant des risques d'être erronées. Hypothèse nulle L'hypothèse nulle notée H est celle que l'on considère vraie a priori.

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Signification statistique

Sampling error

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