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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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Accessible en reprise d'étudesoui
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Type d'horaireEn journée
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Durée de la formationcourte (2 à 5 jours)
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CampusEn 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)
Type d'horaireEn journée
CampusEn 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
Intervenants
- Giovanni Briganti
Contacts
02 555 89 95
Besoin d'aide pour vous inscrire, contactez-nous par téléphone ou envoyez-nous un email.
Toute l'équipe de ULB HeLSci est à votre disposition !

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Présentation
Objectifs de la formation
Découvrir les Statistiques bayésienne et applications biomédicales
Horaire
En journée
Formation de 16h
Nombre d’heures (applications et exercices compris) : 16 Remarque : ce nombre ne tient pas compte d’éventuels exercices à préparer à domicile, ni de la préparation de l’examen
Prochaine session :
- Ve 13/01 de 13h à 17h
- Sa 14/01 de 9h à 13h
- Ve 20/01 de 13h à 17h
Calendrier & inscriptions
Calendrier & inscriptions
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BESOIN D'AIDE POUR VOUS INSCRIRE ?
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Envoyez-nous un email à l'adresse suivante biops@ulb.ac.be.
Toute l'équipe de ULB HeLSci reste à votre disposition.
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.