STAT 3.8 - Statistique bayésienne et applications biomédicales

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  • Intitulé du programme
    STAT 3.8 - Statistique bayésienne et applications biomédicales
  • mnémonique du programme
    FC-739
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Secteur et domaine d'études
    Sciences, technologie, santé/Santé/Médecine et Santé
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Langues d'enseignement
    français
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Campus
    Autre campus, En ligne  (distanciel synchrone)
  • Catégorie / Thématique
    Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques/Santé - Sciences médicales

Présentation

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Langue(s) d'enseignement

français

Type d'horaire

En journée

Campus

Autre 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'études

oui

Tarifs :

  • Doctorant ULB: 285€
  • Secteur public / ASBL: 405€
  • Plein: 570€

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Formation continue

Intervenants

  • Giovanni Briganti 

Contacts

02 555 85 17

biops@ulb.be

Prochaine édition : 
  • Vendredi 10 janvier 2025, de 13h à 17h
  • Samedi 11 janvier 2025, de 09h à 13h
  • Vendredi 17 janvier 2025, de 13h à 17h
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Présentation

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En journée

3 sessions de 3 heures

Prochaine session : 

  • Vendredi 10 janvier 2025, de 13h à 17h
  • Samedi 11 janvier 2025, de 09h à 13h
  • Vendredi 17 janvier 2025, de 13h à 17h

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Calendrier & inscriptions

Calendrier & inscriptions

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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
2. Estimation non-paramétrique
  • La méthode de Kaplan-Meier
  • Comparaison de deux courbes de survie (log-rank)
  • Applications sur des données réelles
3. Modèle à risques proportionnels
  • 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.
 

Evaluation

Travail personnel proposé par le candidat au jury de délibération, en lien avec sa pratique professionnelle et avec les matières enseignées (dans l’ensemble de l’UE 4)