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Couvre l'analyse causale des données d'observation, des pièges, des outils permettant de tirer des conclusions valables et d'aborder les variables confusionnelles.
Explore l'importance de la randomisation dans la spectrométrie de masse des protéines et la protéomique, en soulignant son rôle dans la minimisation des biais et la garantie de la validité de la recherche.
Présente des concepts clés en probabilité et en statistiques, couvrant des expériences aléatoires, des événements, des intersections, des syndicats et plus encore.
Couvre le concept d'événements et de tribus en théorie des probabilités, soulignant l'importance de définir les tribus valides et leur rôle dans la modélisation des expériences aléatoires.
