SYS865-H25 - Inférence statistique avec programmation R
Ce cours explore les techniques de régression avancées avec un accent particulier sur les applications en biostatistique et épidémiologie. Le programme comprend, mais sans s'y limiter, la régression logistique, les facteurs de confusion et les modificateurs d'effet, les modèles linéaires généralisés (GLM), l'analyse de survie, les modèles à effets mixtes et les techniques de régularisation telles que la régression Ridge et lasso. Le cours met l'accent sur les applications pratiques utilisant R et utilise de manière cohérente un ensemble de données de « Framingham Heart Study » pour tous les devoirs.
Objectifs du cours :
- Comprendre et appliquer la régression logistique dans les contextes biostatistiques et épidémiologiques.
- Identifier et ajuster les facteurs de confusion et les modificateurs d'effet dans les modèles de régression.
- Utiliser R pour effectuer et interpréter diverses analyses de régression, y compris les GLM.
- Comprendre les bases et appliquer l'analyse de survie à des données réelles.
- Développer des compétences en techniques de modélisation à effets mixtes pour l'analyse des données longitudinales.
- Mettre en oeuvre et comparer les techniques de régularisation telles que la régression Ridge et lasso.
- Intégrer les techniques de régression dans l'analyse des études de cas et les travaux de projet.