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STAT 3.8 - Statistique bayésienne et applications biomédicales
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Intitulé du programmeSTAT 3.8 - Statistique bayésienne et applications biomédicales
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mnémonique du programmeFC-739
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Programme organisé par
- Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
- Université libre de Bruxelles
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Type de titreformation continue
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Secteur et domaine d'étudesSciences, technologie, santé/Santé/Médecine et Santé
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Accessible en reprise d'étudesoui
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Type d'horaireEn journée
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Langues d'enseignementfrançais
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Durée de la formationcourte (2 à 5 jours)
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CampusAutre campus, En ligne (distanciel synchrone)
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Catégorie / ThématiqueSanté - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales
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E-mail de contact
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Téléphone de contact
Présentation
Détails
Informations générales
Type de titreformation continue
Durée de la formationcourte (2 à 5 jours)
Langue(s) d'enseignementfrançais
Type d'horaireEn journée
CampusAutre campus, En ligne (distanciel synchrone)
Catégorie(s) - Thématique(s)Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales
Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'étudesoui
Tarifs :- Doctorant ULB: 285€
- Secteur public / ASBL: 405€
- Plein: 570€
Intervenants
- Giovanni Briganti
Présentation
Objectifs de la formation
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Horaire
En journée
Calendrier & inscriptions
Calendrier & inscriptions
Programme
Programme du module:
1. Introduction aux concepts de base de l'analyse de survie
- Le problème de censure
- La fonction de survie
- La fonction de risque
- La méthode de Kaplan-Meier
- Comparaison de deux courbes de survie (log-rank)
- Applications sur des données réelles
- Estimation des paramètres du modèle
- Tests sur les paramètres
- Sélection des variables
- Validation du modèle
- Alternatives
- Applications sur des données réelles
A l'issue de cette formation, le participant sera familiarisé avec les concepts et modèles de base en analyse de survie. En outre, le participant sera capable d'analyser des données réelles à l'aide de logiciel R. La formation accentue surtout l’application, l'interprétation et les mécanismes derrière les modèles connus en analyse de survie, et pas les aspects théoriques.