STAT 4.4 - Régression non-linéaire appliquée aux données biologiques

Accroche introductive

Régression non-linéaire appliquée aux données biologiques : une approche pratique à l’aide de 2 logiciels

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  • Intitulé du programme
    STAT 4.4 - Régression non-linéaire appliquée aux données biologiques
  • mnémonique du programme
    FC-819
  • Programme organisé par
    • Centre de Formation Continue en Santé et Sciences de la vie
    • Université libre de Bruxelles
  • Type de titre
    formation continue
  • Accessible en reprise d'études
    oui
  • Type d'horaire
    En journée
  • Durée de la formation
    courte (2 à 5 jours)
  • Catégorie / Thématique
    Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Détails

Informations générales

Type de titre

formation continue

Durée de la formation

courte (2 à 5 jours)

Type d'horaire

En journée

Catégorie(s) - Thématique(s)

Santé - Sciences biomédicales et pharmaceutiques

Faculté(s) et université(s) organisatrice(s) Accessible en reprise d'études

oui

Tarifs

  • Doctorant ULB : 150 €
  • Secteur public / ASBL : 250 €
  • Entreprises : 350 €

Intervenants

  • Philippe Collart, MPH PhD

Contacts

Tél : 02 555 85 19

E-mail : biops@ulb.be

Site web : https://biops.helsci.be/

Présentation

Approche pratique (théorie : 25%, pratique : 75%) de la régression non-linéaire. Comparaison de 2 logiciels d’analyse statistiques (R et GraphPad Prism). Les participants auront le choix de faire les exercices avec l’un ou l’autre des logiciels.

Calendrier & inscriptions

Pré-requis

Connaissance de base du logiciel R (R Studio) et/ou GraphPad Prism.

Public ciblé

Responsables de projets, techniciens, technologues, chercheurs, médecins qui souhaitent acquérir des notions pratiques utiles dans leur pratique professionnelle.

Calendrier & inscriptions

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Envoyez-nous un email à l'adresse suivante biops@ulb.be.

Toute l'équipe de ULB HeLSci est à votre disposition.

Programme

PROGRAMME 

  • Bref rappel de la régression linéaire et de la méthode des moindres carrés
  • Introduction à la régression non linéaire et préparation des données (gestion des mesures répétées, pondération, changement d’unité et mise en évidence des outlier)
  • Présentation des courbes mathématiques les plus utilisées en biologie (décroissance exponentielle, Michaelis Menten, dose-réponse, …)
  • Encodage de données en R (R Studio) et GraphPad Prism, analyse, vérification des conditions d’application et interprétation des résultats
  • Présentation des différentes méthodes de calcul des Intervalles de confiance
  • Test d’égalité d’un paramètre à une valeur hypothétique
  • Comparaison de modèles emboités (F test) et modèles non emboités (AIC)