Comprendre et utiliser les statistiques en médecine
La médecine doit recourir à des méthodes objectives pour valider des résultats expérimentaux et les statistiques restent la principale méthode pour y parvenir. Laissant de côté l'aspect purement mathématique du sujet, l'auteur se concentre sur l'utilisation des statistiques (en s'...
שמור ב:
| Auteurs principaux: | , |
|---|---|
| פורמט: | Livre papier |
| שפה: | Français |
| יצא לאור: |
Issy-les-Moulineaux :
Elsevier Masson
DL 2023.
|
| מהדורה: | [4e édition]. |
| סדרה: | Abrégés
|
| נושאים: | |
| הערה: |
La couverture porte en plus + compléments en ligne |
| Autres localisations: | Voir dans le Sudoc |
תוכן הענינים:
- Avant-propos
- Définitions
- 1. LES FONDAMENTAUX DE LA STATISTIQUE
- 1.1 LA VISUALISATION DES DONNÉES
- Distribution d'une variable quantitative
- Distribution d'une variable catégorielle
- Relation entre deux variables quantitatives
- Relation entre plusieurs variables catégorielles
- Données longitudinales
- Données multidimensionnelles
- 1.2 RÉSUMÉ STATISTIQUE
- Position et dispersion
- Analyse en sous-groupe
- Dépendance, liaison, association
- 1.3 TESTS STATISTIQUES ET INTERVALLES DE CONFIANCE
- Aux origines des tests statistiques
- Pratique des tests statistiques
- L'approche bayésienne
- Intervalles de confiance
- 1.4 DONNÉES DE SURVIE
- Définitions
- Représentations graphiques
- Position et dispersion
- Dépendance, liaison, association
- Test de comparaison de 2 durées de survie
- 2. MODÈLES
- 2.1 MODÈLE LINÉAIRE, LINÉAIRE GÉNÉRALISÉ, MODÈLE DE COX
- Modèle linéaire
- Modèle logistique
- Modèle log-binomial
- Modèle logistique pour "odds" proportionnels
- Modèle de Poisson, modèle binomial négatif
- Modèles de survie paramétriques
- Modèle de Cox
- 2.2 MESURES RÉPÉTÉES, EFFET CENTRE
- L'effet centre
- Mesures répétées
- Séries chronologiques
- 2.3 AUTOUR DE LA MODÉLISATION
- Le codage des variables explicatives quantitatives
- Le codage des variables explicatives catégorielles
- Choisir les variables explicatives
- À propos des termes d'interaction
- Gestion des données manaquantes
- Le "bootstrap"
- 3. MÉTHODES MULTIDIMENSIONNELLES
- BIOSTATISTIQUE VS SCIENCE DES DONNÉES
- 3.1 MÉTHODES SUPERVISÉES
- Avant-propos : la malédiction du surapprentissage
- Analyse discriminante linéaire
- Régression logistique
- Machine à vecteur de support (SVM)
- Arbres de classification (CART)
- Forêts aléatoires
- Régressions pénalisées (lasso)
- 3.2 MÉTHODES NON SUPERVISÉES
- Groupes homogènes de sujets
- Groupes homogènes de variables
- INDEX