Concept
Type I and type II errors
Séances de cours associées (31)
Essais d'hypothèse et courbes ROC
Couvre les étapes d'essai des hypothèses et introduit des courbes ROC pour la comparaison des essais.
Facteurs qualitatifs: test statistique et erreurs
Couvre le calcul des effets dans la conception des expériences et explique les tests statistiques et les erreurs, y compris les erreurs de type I et II.
Estimation statistique
Couvre les méthodes d'estimation statistique et explore des exemples pratiques d'estimation des paramètres pour différentes distributions.
Problème de tests multiples
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.
Statistiques et conception expérimentale
Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.
Intervalles de confiance et tests d'hypothèse
Explore les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse et les courbes ROC dans l'analyse statistique.
Intervalles de confiance et tests d'hypothèse
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Essais d'hypothèse statistique
Couvre les essais d'hypothèses statistiques, l'estimation de la probabilité et la construction d'intervalles de confiance.
Essais d'hypothèse : Cadre Neyman-Pearson
Couvre les tests d'hypothèse, les types d'erreurs, le cadre de Neyman-Pearson et les tests gaussiens à sens unique.
GLM et tests statistiques illustrés
Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.