Modélisation statistiques en santé / Statistical models in health

Objet du cours : Initiation aux statistiques inférentielles : statistiques descriptives, comparaisons, régression simple.
Compétences visées : être en mesure de faire des tests inférentiels et de la régression linéaire sur des cas concrets du domaine de la santé sous R.

(1) Introduction à  R.
(2) Introduction aux statistiques : statistiques descriptives; notion de test d'hypothèse; réalisations, variance, risque et p-valeur.
(3) Tests statistiques : discussion autour de la p-valeur; conditions de validité de tests; tests d'ajustement, tests de conformité, tests d'homogénéité et tests d'association; comparaisons de moyennes, de variances, de distributions; tests paramétriques et non paramétriques; tests d'indépendance.
(4) Régression et corrélation : introduction à  l'ajustement de données et à  la modélisation statistique; régression linéaire; corrélation; qualité de la régression; tests sur la régression.

(1) Introduction to R.
(2) Introduction to statistics: descriptive statistics; concept of hypothesis testing, probabilistic events, variance, p-value and risk.
(3) Statistical tests: discussion about the p-value; conditions of validity, adequacy testing, fit testing, homogeneity tests and association tests, comparisons of means, variances, distributions, parametric and nonparametric tests; Chi squared.
(4) Regression and correlation: introduction to data fitting and statistical modeling, linear regression, correlation, quality of regression, tests on the regression.

Notions de calcul matriciel (voir Tronc Commun Mathématiques)

Livres conseillés pour cette année :
- Maxi fiches de Statistique pour les scientifiques en 80 fiches, F. Bertrand & M. Maumy-Bertrand, Dunod.
- Introductory Statistics with R, P. Dalgaard, Springer