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S'insère dans la conception expérimentale en génomique, mettant l'accent sur la réplication, la randomisation et le blocage pour réduire le biais et contrôler la variation.
Luca Chiapperino explore les implications de la post-génomique sur la santé et la société, en se concentrant sur la molécularisation de notre biographie, de nos expériences et de notre milieu de vie.
Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.
Explore les méthodes d'essai optimales dans les statistiques, en mettant l'accent sur le cadre Neyman-Pearson et la construction de fonctions d'essai pour différents types d'hypothèses.
Introduit des statistiques descriptives, des tests d'hypothèses, des valeurs p et des intervalles de confiance, soulignant leur importance dans l'analyse des données.
