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Une introduction à la biostatistique

Raluca Balan, Gilles Lamothe

Publication Year: 2012

Introduction à la biostatistique, ce livre explore l’utilité de diverses méthodes statistiques et probabilistiques par l’entremise d’exemples simples et non techniques, permettant au lecteur de comprendre rapidement les nouveaux concepts pour ensuite pouvoir les appliquer à des situations plus complexes. Les étudiants en biologie y trouveront de précieuses explications sur le raisonnement et la modélisation statistique, des concepts clés de la biologie moderne.

Published by: Presses de l'Université du Québec

Cover

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pp. 1-3

Title Page, Copyright

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pp. 4-7

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Preface

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pp. vii-x

Des chercheurs ont essayé pendant plusieurs années de découvrir le sens des derniers mots de Hamlet : Tout le reste est silence ? dans la pièce de théâtre de Shakespeare. Dans un film de 2007 du même titre, dans la ville de Bucharest en 1911, un acteur âgé de 19 ans décide de devenir un réalisateur de film (un rêve utopique à l'époque), ...

Table des matieres

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pp. xi-xiv

Partie 1: Probabilité

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Chapitre 1. Introduction aux probabilités

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pp. 3-8

La théorie des probabilités fut développée au 17e siècle à partir de l'étude des jeux de chance par des mathématiciens français comme Blaise Pascal et Pierre de Fermat. Ce n'est qu'au début du 20e siècle que les gens réalisent que cette théorie a des liens profonds avec la statistique ...

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Chapitre 2. La génétique élémentaire et les probabilités

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pp. 9-24

Dans ce chapitre, nous explorons les liens entre les théories élémentaires de la génétique et deux domaines importants des mathématiques : la probabilité et l'analyse combinatoire. La théorie des probabilités nous permet de calculer les chances associées avec l'herédité de certains gènes ...

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Chapitre 3. Axiomes de probabilité

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pp. 25-36

Dans le chapitre précédent, nous nous sommes intéressés au calcul de la probabilité d'un seul événement A. Dans ce chapitre, nous étudierons des techniques simples qui nous permettent de calculer les probabilités associées à deux ou plusieurs événements pouvant se produire simultanément. ...

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Chapitre 4. Probabilité conditionnelle

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pp. 37-52

Dans ce chapitre, nous présentons la notion de la probabilité conditionnelle. Nous voulons souvent limiter l'objectif d'une étude ou calculer la probabilité d'un événement avec un accès à de l'information limitée. Dans ces cas, nous sommes intéressés par les probabilités conditionnelles. ...

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Chapitre 5. Indépendance

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pp. 53-60

Dans ce chapitre, la notion des événements indépendants est présentée. Nous sommes souvent intéressés par l'association entre des événements. Par exemple, est-ce qu'un vaccin contre la grippe change les risques d'être infecté par le virus de l'influenza ? ...

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Chapitre 6. Variables aléatoires discrètes

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pp. 61-74

Une variable aléatoire est une mesure dont la valeur est déterminée au hasard. Une variable aléatoire qui ne peut prendre qu'un nombre ni (ou dénombrable) de valeurs est dite discrète. Quelques exemples de variables aléatoires discrètes sont : le sexe d'un nouveau-né, le groupe sanguin d'un individu, ...

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Chapitre 7. Variables aléatoires continues

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pp. 75-84

Dans le chapitre 6, nous avons étudié les variables aléatoires discrètes, c'est-à-dire des variables à image nie ou dénombrable. Dans ce chapitre, nous considérerons des variables qui peuvent prendre des valeurs dans un intervalle de nombres réels. ...

Chapitre 8. Exercices supplémentaires (Probabilité)

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pp. 85-90

Partie 2: Statistique

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Chapitre 9. Introduction à la statistique

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pp. 93-126

La statistique représente une des plus vieilles disciplines en science. Ses origines peuvent être retracées au 17e siècle lorsque l'administration britannique avait besoin d'outils pour analyser diverses données démographiques et économiques. La portée de la discipline est devenue plus grande au 19e siècle ...

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Chapitre 10. Intervalles de con fiance

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pp. 127-146

Dans ce chapitre, nous développons une méthode pour estimer un paramètre inconnu dans une population donnée. Ce paramètre peut être la moyenne μ de la population, la variance σ de la population ou la proportion ρ d'individus avec une certaine caractéristique. ...

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Chapitre 11. Test d'hypothèse

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pp. 147-166

Dans ce chapitre, nous présentons une autre méthode statistique pour tirer des conclusions concernant la valeur d'un paramètre. Cette méthode consiste à comparer deux hypothèses à propos des valeurs du paramètre. Elle est utilisée à l'appui (ou à titre de preuve) de la déclaration appelée l'hypothese de recherche et est notée H1 ...

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Chapitre 12. Comparaison de deux échantillons indépendants

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pp. 167-192

Les biologistes veulent souvent comparer des groupes. Considérons les exemples suivants. Est-ce que deux différentes especes d'hirondelles produisent des ufs similaires, en moyenne ? Est-ce qu'un type d'engrais produit des plantes plus grandes en moyenne par rapport à un autre type d'engrais ? ...

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Chapitre 13. Échantillons appariés

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pp. 193-206

Dans ce chapitre, nous comparons les moyennes de deux populations dépendantes en utilisant des intervalles de confiance et des tests d'hypothèse. Des exemples typiques d'échantillons dépendants sont des mesures effectuées sur un individu avant et après un certain traitement ...

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Chapitre 14. Données catégoriques

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pp. 207-222

Dans ce chapitre, nous considérons deux variables catégoriques X et Y , c'est-à-dire des variables dont la valeur n'est pas nécessairement numérique, mais peut être classifiée dans plusieurs catégories. Des exemples de telles variables comprennent : le sexe, le groupe sanguin, l'âge, la race, le niveau de revenu, ...

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Chapitre 15. Régression et corrélation

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pp. 223-252

Les biologistes veulent souvent examiner le lien entre deux variables. Dans ce chapitre, nous décrivons le lien entre deux variables quantitatives à l'aide d'une droite. Ceci est appelé une analyse de régression. Nous discutons des inférences concernant une droite de régression d'une population ...

Chapitre 16. Exercices supplémentaires (Statistique)

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pp. 253-266

Chapitre 17. Tableaux

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pp. 267-272

Bibliographie

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pp. 273-276


E-ISBN-13: 9782760534902
Print-ISBN-13: 9782760534896

Page Count: 294
Publication Year: 2012

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Subject Headings

  • Biometry--Statistical methods.
  • Probabilities.
  • Statistics.
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