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L'inférence statistique est le processus qui consiste à tirer des conclusions sur des populations ou des vérités scientifiques à partir de données. Il existe de nombreuses façons de faire des inférences, y compris des modèles statistiques, des stratégies basées sur les données et l'utilisation explicite de plans et de la randomisation dans les analyses. De plus, il existe de nombreuses théories (fréquentes, bayésiennes, probabilistes, basées sur le design, ...) et de nombreuses complexités (données manquantes, confusion observée et non observée, biais) pour effectuer l'inférence. Un praticien peut souvent être laissé dans un labyrinthe débilitant de techniques, de philosophies et de nuances. Ce cours présente les principes fondamentaux de l'inférence dans une approche pratique pour faire avancer les choses. Après avoir suivi ce cours, les étudiants comprendront les directions générales de l'inférence statistique et utiliseront ces informations pour prendre des décisions éclairées lors de l'analyse des données.
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Professeur de biostatistique
École de santé publique Bloomberg
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