Discute de l'évaluation des classificateurs binaires, y compris le rappel, la sensibilité, la spécificité, les courbes ROC et les mesures de performance.
Explore l'analyse des composantes principales, la réduction de la dimensionnalité, l'évaluation de la qualité des données et le contrôle du taux d'erreur.
Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.
Déplacez-vous dans les tests d'hypothèses, couvrant les statistiques d'essais, les régions critiques, les fonctions de puissance, les valeurs p, les tests multiples et les statistiques non paramétriques.
