Statistique et Société La revue Statistique et Société est une publication électronique en libre accès. Elle concerne quiconque s’intéresse à l’usage de la statistique dans la Société.Elle s’ouvre aux questions d’actualité, aux usages des méthodes statistiques dans tous les domaines ainsi qu’auxdébats qu’ils suscitent.C’est une publication d’intérêt général pour les statisticiens, les utilisateurs de la statistique et tous ceux que la méthodologie statistique intéresse. Soumettre un article ? Voir les directives aux auteurs. La revue Statistique et SociétéLa revue Statistique et Société est une publication électronique en libre accès. L'information d'ordre statistique irrigue la société contemporaine de part en part, et lui donne sa propre inflexion. La revue Statistique et Société, une revue de la Société Française de Statistique, se donne pour objectif de mettre en évidence les effets propres de ces quantités. Vol. 2, No 1 (2014)
Modélisation des données Le grand manuel sur la modélisation des données, basé sur l'expérience de plusieurs années de l'auteur dans ce domaine: cours de modélisation donnés en trois langues en Suisse, France, Royaume Uni et États-Unis; travaux de modélisation pour de multiples entreprises; coaching de projets. Un livre destiné aussi bien aux informaticiens qu'aux collaborateurs non-informaticiens impliqués dans un projet informatique. Les différents chapitres sont ajoutés au fur et à mesure de leur parution. Contenu Chapitre 0: Préface Présente les raisons de ce livre, son contenu général et son objectif. Chapitre 1: Introduction Explique aux néophytes ce qu'est une base de données, ce qu'est la modélisation des données et comment les données sont stockées dans une base.
Accueil Présentation Objectifs Faciliter les rencontres, réflexions et échanges entre statisticiens et utilisateurs de la statistique dans le secteur de la santé et du médicament. Organiser des journées, formations, congrès et groupes de travail. Assurer également la promotion du métier de statisticien, être un lien entre professionnels français et européens et auprès des autorités. L'adhésion est ouverte à tous et particulièrement aux statisticiens membre de la SFdS travaillant dans le domaine de la Santé et du Médicament : Industrie, Recherche Publique, Universités, Sociétés de Service… Voir les actualités du groupe... Bureau Président : Gérard DERZKO (Université Pierre et Marie Curie, Paris 6, LSTA) Vice-Président : François AUBIN (Cardinal Systems)Vice-Président : Emmanuel PHAM (IPSEN) Secrétaire : François MERCIER (Pharsight) Trésorier : Nicolas MOLINARI (Université Montpellier 1, CHU de Montpellier) Autres membres du bureau Ahmadou ALIOUM (Université de Bordeaux 2, ISPED) Contact Relations extérieures
Basic Statistics Descriptive Statistics "True" Mean and Confidence Interval. Probably the most often used descriptive statistic is the mean. The mean is a particularly informative measure of the "central tendency" of the variable if it is reported along with its confidence intervals. Shape of the Distribution, Normality. More precise information can be obtained by performing one of the tests of normality to determine the probability that the sample came from a normally distributed population of observations (e.g., the so-called Kolmogorov-Smirnov test, or the Shapiro-Wilks' W test. The graph allows you to evaluate the normality of the empirical distribution because it also shows the normal curve superimposed over the histogram. Correlations Purpose (What is Correlation?) The most widely-used type of correlation coefficient is Pearson r, also called linear or product- moment correlation. Simple Linear Correlation (Pearson r). How to Interpret the Values of Correlations. Significance of Correlations.
Electrical Engineering and Computer Science Causal Inference in Epidemiology: Recent Methodological Developments Most courses on statistical modelling in epidemiology concentrate on the use of regression models to estimate causal effects while adjusting for measured confounders. These address uncertainty due to sampling error but not, in general, other sources of error and uncertainty which may arise from missing data, measurement error, uncontrolled confounding, and/or selection bias. Recent methodological advances make it feasible to incorporate at least some of these sources of error into statistical models so that quantitative assessments can be made of their impact on estimates of causal effect and the uncertainty around those estimates. The proposed course will discuss the current state of the art with respect to these issues, while retaining a practical focus. There will be no formal assessment. The School cannot organise travel or provide accommodation for participants. Who should apply? How to apply? We are no longer accepting applications for this course. Please note:
machine learning - R and Data Mining Hazard ratio In survival analysis, the hazard ratio (HR) is the ratio of the hazard rates corresponding to the conditions described by two levels of an explanatory variable. For example, in a drug study, the treated population may die at twice the rate per unit time as the control population. The hazard ratio would be 2, indicating higher hazard of death from the treatment. Or in another study, men receiving the same treatment may suffer a certain complication ten times more frequently per unit time than women, giving a hazard ratio of 10. Hazard ratios differ from relative risks in that the latter are cumulative over an entire study, using a defined endpoint, while the former represent instantaneous risk over the study time period, or some subset thereof. Definition and derivation[edit] Regression models are used to obtain hazard ratios and their confidence intervals.[1] where N(t) is the number at risk at the beginning of an interval. and , given that he has survived up to time , divided by , as , where