Cours de biostatistique (IV)

Cette partie du cours est consacrée à la fin des distributions de probabilité et à l'inférence statistique.

L'inférence statistique va utiliser l'échantillon et les probabilités pour tenter de prédire le comportement d'une population dont serait extrait l'échantillon.
L'échantillon représente donc un ensemble de données empiriques (provenant des mesures expérimentales).
La population est un modèle théorique décrit par une distribution de probabilité.
Nous distinguerons deux parties importantes dans l'inférence statistique:

• L'estimation: va nous permettre à partir des données de l'échantillon de définir un intervalle de confiance sur les paramètres de la distribution théorique.
• Les tests d'hypothèse: nous allons considérer une hypothèse sur la population et tenter d'utiliser l'échantillon pour la démolir.

Dans les cours présentés, nous introduirons brièvement la philosophie du test d'hypothèse.

Inférence statistique (I)
Inférence statistique (II)