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Biostatistiques - Coggle Diagram

- - - - Avec coefficients
      - x̄ = ((x1 + x1 + x1) + x2)/4
  - - - Discret
        
        Modalités mesurables et répétables
        
        Données plus ou moins précises
        
        Ex : Age = 23/23,5
      - Continu
        
        Modalités mesurables et répétables
        
        Modalités infinies dans un intervalle
        
        Donnée imprécise
        
        Ex : Note CC1 = 3,6666666
    - - Pas mesurable par un nombre
      - Ex : Sexe
- - - - P(A∩B) = P(A) * P(B)
    - - P(A∩B) = P(A) * P(B/A)
    - - P(AUB) = P(A) + P(B)
    - - P(AUB) = P(A) + P(B) - P(A∩B)
  - - - Cas particulier de la loi de Bernouilli
      - p = q = 0.5
      - Equiprobabilité
      - E = (k+1)/2
      - V = (k**2-1)/12
    - - Probabilité d'échec = q
      - E = p
      - V = pq
      - Probabilité de réussite = p
    - - Nombre fixe et sans dépendance
        
        Loi binomiale
      - Nombre fixe avec dépendance
        
        Loi Hypergéométrique
      - Nombre aléatoire jusqu'à avoir l'alternative souhaitée
        
        Loi géométrique
      - Nombre aléatoire jusqu'à avoir k fois l'alternative souhaitée
        
        Loi de Pascal
    - - n = effectif
      - p = probabilité de réussite
      - k = dépend de l'énoncé
      - V = npq
      - σ = √V
      - E = np
    - - Comme loi binomaile
      - n > 50
      - p < 0.1
  - - - Centrer réduire
        
        t = (x - x̄)/σ
      - N (x̄ ; σ)
      - Risque d'erreur
      - Est ce bien une loi normale ?
        
        Centrer réduire
        
        σ = 1
        
        x̄ = 0
        
        Alors c'est bueno
      - Interprétation résultats
        
        Risque Alpha < Probabilité du tableau
        
        Fonctionnel
        
        Risque Alpha > Probabilité du tableau
        
        Pas fonctionnel
      - Formules
        
        σ = √npq
        
        x̄ = np
- - - - John Graunt
      - William Petty
      - XVIIe
    - - John Sinclair
  - - - Ensemble de données souvent décrit par la moyenne
    - - Discipline académique
      - Analyse de données et variations
      - Traitent la collecte, l'ordonnancement, la validation, la description, l'interprétation des données ainsi que la significativité des tests réalisés