| Titre : |
Prévoir l'imprévisible : une introduction à la biostatistique |
| Titre original : |
Expect the unexpected : a first course in biostatistics |
| Type de document : |
texte imprimé |
| Auteurs : |
Balan, Raluca, Auteur ; Lamothe, Gilles (1971-....), Auteur ; Bilodeau, Didier Alexandre, Traducteur |
| Mention d'édition : |
2e éd |
| Editeur : |
Québec (Québec - Canada) : Presses de l'Université du Québec |
| Année de publication : |
c2018 |
| Importance : |
1 vol. (XXII-346 p.) |
| Présentation : |
ill. |
| Format : |
23 cm |
| ISBN/ISSN/EAN : |
978-2-7605-4932-6 |
| Note générale : |
Bibliogr. p. 337-341. Index |
| Langues : |
Français (fre) |
| Catégories : |
Biométrie -- Manuels d'enseignement supérieur ; Biométrie -- Méthodes statistiques ; Probabilités -- Manuels d'enseignement supérieur ; Statistiques -- Manuels d'enseignement supérieur
|
| Index. décimale : |
519.502 457 |
| Résumé : |
La biostatistique (aussi connue sous le nom de "biomètrie") consiste en l'application des méthodes quantitatives à la biologie. La connaissance de certains concepts de base de la théorie de la statistique et des probabilités est nécessaire pour l'analyse statistique des données rencontrées dans les sciences biologiques et de la santé. Prévoir l'imprévisible : une introduction à la biostatistique présente ces concepts. Même si l'objectif de cet ouvrage est de traiter de la statistique, les auteurs y discutent longuement des méthodes probabilistes. Les outils mathématiques avancés, tels que l'intégration, sont traités brièvement ; l'accent est mis sur les exemples. Certains d'entre eux attirent l'attention sur divers problèmes liés à l'environnement - entre autres le changement climatique et la perte de - biodiversité - et sur leurs répercussions sur la faune et les humains. Les exemples sont simples, de sorte que le lecteur peut apprendre rapidement et voir l'utilité de diverses méthodes statistiques et probabilistes. Cette version actualisée traite de nouveaux sujets - tels que la puissance, le calcul de la taille de l'échantillon et les méthodes non paramétriques - et comprend un vaste répertoire d'exercices. Plusieurs sections de cette édition sont accompagnées d'un composant technologique contenant des instructions utilisant le langage de programmation R pour le calcul statistique et les graphiques. Les étudiants en biologie y trouveront une précieuse introduction au raisonnement et à la modélisation statistique, des concepts clés de la biologie moderne. -- Éd |
| Note de contenu : |
Avant-propos à la première édition -- Avant-propos à la deuxième édition -- PARTIE 1: PROBABILITÉ: Ch. 1. Introduction aux probabiliteés: 1.1 Interpréter les probabilités -- 1.2 Les diagrammes en arbre et les carrés de Punnett -- 1.3 Exercices -- Ch. 2. Les axiomes de probabilité: 2.1 Les diagrammes de Venn -- 2.2 La règle d'addition -- 2.3 Exercices -- Ch. 3. La probabilité conditionnelle: 3.1 Définition -- 3.2 Les tests diagnostiques -- 3.3 La règle de la multiplication -- 3.4 La formule de Bayes -- 3.5 Les événements indépendants -- 3.6 Exercices -- Ch. 4. Les variables aléatoires discrètes: 4.1 Définition -- 4.2 La loi binomiale -- 4.3 Exercices -- Ch. 5. Les variables aléatoires continues -- 5.1 Définition -- 5.2 La loi normale -- 5.3 Exercices -- Ch. 6. Exercices supplémentaires (Probabilité) -- PARTIE 2. STATISTIQUE: Ch. 7. Introduction à la statistique: 7.1 L'échantillonnage aléatoire et la description de données -- 7.2 La distribution d'échantillonnage et l'estimation ponctuelle -- 7.3 Vérifier la normalité -- 7.4 Exercices -- Ch. 8 Les intervalles de confiance: 8.1 Les intervalles de confiance pour la moyenne: grand échantillon -- 8.2 Les intervalles de confiance pour la moyenne: petit échantillon -- 8.3 Les intervalles de confiance pour la proportion -- 8.4 Exercices -- Ch. 9. Le test d'hypothèse: 9.1 Le test d'hypothèse pour la moyenne: grand échantillon -- 9.2 Le test d'hypothèse pour la moyenne: petit échantillon -- 9.3 Le test d'hypothèse pour la proportion -- 9.4 Exercices -- Ch. 10. La comparaison de deux échantillons indée?pendants: 10.1 Le plan d'expérience ou d'étude -- 10.2 Comparer deux moyennes: grands échantillons -- 10.3 Comparer deux moyennes: petits échantillons -- 10.4 Les intervalles de confiance et les tests pour les proportions -- 10.5 Exercices -- Ch. 11. Les échantillons appariés: 11.1 Les intervalles de confiance pour µD -- 11.2 Le test d'hypothèse pour µ D -- 11.3 Exercices -- Ch. 12. Les données catégorielles: 12.1 Le test d'indépendance -- 12.2 Le test d'homogénéité -- 12.3 Exercices -- Ch. 13. La régression et la corrélation -- 13.1 La covariance et la corrélation de l'échantillon -- 13.2 La droite des moindres carrés -- 13.3 Exercices -- Ch. 14. Exercices supplémentaires (Statistique) -- PARTIE 3. SUJETS SUPPLÉMENTAIRES: Ch. 15. La taille de l'échantillon et la puissance: 15.1 L'erreur maximale de l'estimation -- 15.2 La puissance d'un test d'hypothèse -- Ch. 16. Les méthodes non paramétriques: 16.1 L'inférence concernant la médiane -- 16.2 La comparaison de deux populations indépendantes -- PARTIE 4. LES SOLUTIONS ET DES TABLEAUX: Ch. 17. Les solutions des problèmes impairs |
Prévoir l'imprévisible = Expect the unexpected : a first course in biostatistics : une introduction à la biostatistique [texte imprimé] / Balan, Raluca, Auteur ; Lamothe, Gilles (1971-....), Auteur ; Bilodeau, Didier Alexandre, Traducteur . - 2e éd . - Québec (Québec - Canada) (Québec (Québec - Canada)) : Presses de l'Université du Québec, c2018 . - 1 vol. (XXII-346 p.) : ill. ; 23 cm. ISBN : 978-2-7605-4932-6 Bibliogr. p. 337-341. Index Langues : Français ( fre)
| Catégories : |
Biométrie -- Manuels d'enseignement supérieur ; Biométrie -- Méthodes statistiques ; Probabilités -- Manuels d'enseignement supérieur ; Statistiques -- Manuels d'enseignement supérieur
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| Index. décimale : |
519.502 457 |
| Résumé : |
La biostatistique (aussi connue sous le nom de "biomètrie") consiste en l'application des méthodes quantitatives à la biologie. La connaissance de certains concepts de base de la théorie de la statistique et des probabilités est nécessaire pour l'analyse statistique des données rencontrées dans les sciences biologiques et de la santé. Prévoir l'imprévisible : une introduction à la biostatistique présente ces concepts. Même si l'objectif de cet ouvrage est de traiter de la statistique, les auteurs y discutent longuement des méthodes probabilistes. Les outils mathématiques avancés, tels que l'intégration, sont traités brièvement ; l'accent est mis sur les exemples. Certains d'entre eux attirent l'attention sur divers problèmes liés à l'environnement - entre autres le changement climatique et la perte de - biodiversité - et sur leurs répercussions sur la faune et les humains. Les exemples sont simples, de sorte que le lecteur peut apprendre rapidement et voir l'utilité de diverses méthodes statistiques et probabilistes. Cette version actualisée traite de nouveaux sujets - tels que la puissance, le calcul de la taille de l'échantillon et les méthodes non paramétriques - et comprend un vaste répertoire d'exercices. Plusieurs sections de cette édition sont accompagnées d'un composant technologique contenant des instructions utilisant le langage de programmation R pour le calcul statistique et les graphiques. Les étudiants en biologie y trouveront une précieuse introduction au raisonnement et à la modélisation statistique, des concepts clés de la biologie moderne. -- Éd |
| Note de contenu : |
Avant-propos à la première édition -- Avant-propos à la deuxième édition -- PARTIE 1: PROBABILITÉ: Ch. 1. Introduction aux probabiliteés: 1.1 Interpréter les probabilités -- 1.2 Les diagrammes en arbre et les carrés de Punnett -- 1.3 Exercices -- Ch. 2. Les axiomes de probabilité: 2.1 Les diagrammes de Venn -- 2.2 La règle d'addition -- 2.3 Exercices -- Ch. 3. La probabilité conditionnelle: 3.1 Définition -- 3.2 Les tests diagnostiques -- 3.3 La règle de la multiplication -- 3.4 La formule de Bayes -- 3.5 Les événements indépendants -- 3.6 Exercices -- Ch. 4. Les variables aléatoires discrètes: 4.1 Définition -- 4.2 La loi binomiale -- 4.3 Exercices -- Ch. 5. Les variables aléatoires continues -- 5.1 Définition -- 5.2 La loi normale -- 5.3 Exercices -- Ch. 6. Exercices supplémentaires (Probabilité) -- PARTIE 2. STATISTIQUE: Ch. 7. Introduction à la statistique: 7.1 L'échantillonnage aléatoire et la description de données -- 7.2 La distribution d'échantillonnage et l'estimation ponctuelle -- 7.3 Vérifier la normalité -- 7.4 Exercices -- Ch. 8 Les intervalles de confiance: 8.1 Les intervalles de confiance pour la moyenne: grand échantillon -- 8.2 Les intervalles de confiance pour la moyenne: petit échantillon -- 8.3 Les intervalles de confiance pour la proportion -- 8.4 Exercices -- Ch. 9. Le test d'hypothèse: 9.1 Le test d'hypothèse pour la moyenne: grand échantillon -- 9.2 Le test d'hypothèse pour la moyenne: petit échantillon -- 9.3 Le test d'hypothèse pour la proportion -- 9.4 Exercices -- Ch. 10. La comparaison de deux échantillons indée?pendants: 10.1 Le plan d'expérience ou d'étude -- 10.2 Comparer deux moyennes: grands échantillons -- 10.3 Comparer deux moyennes: petits échantillons -- 10.4 Les intervalles de confiance et les tests pour les proportions -- 10.5 Exercices -- Ch. 11. Les échantillons appariés: 11.1 Les intervalles de confiance pour µD -- 11.2 Le test d'hypothèse pour µ D -- 11.3 Exercices -- Ch. 12. Les données catégorielles: 12.1 Le test d'indépendance -- 12.2 Le test d'homogénéité -- 12.3 Exercices -- Ch. 13. La régression et la corrélation -- 13.1 La covariance et la corrélation de l'échantillon -- 13.2 La droite des moindres carrés -- 13.3 Exercices -- Ch. 14. Exercices supplémentaires (Statistique) -- PARTIE 3. SUJETS SUPPLÉMENTAIRES: Ch. 15. La taille de l'échantillon et la puissance: 15.1 L'erreur maximale de l'estimation -- 15.2 La puissance d'un test d'hypothèse -- Ch. 16. Les méthodes non paramétriques: 16.1 L'inférence concernant la médiane -- 16.2 La comparaison de deux populations indépendantes -- PARTIE 4. LES SOLUTIONS ET DES TABLEAUX: Ch. 17. Les solutions des problèmes impairs |
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