Biostatistique Chapitre I: Estimation

Biostatistique
Chapitre I: Estimation
Caroline Verhoeven

Table des matières
1Introduction
2La distribution normale
3Distribution d’échantillonnage
Théorème central limite
Intervalles de confiance
Intervalle de confiance pour une probabilité
Caroline Verhoeven MEDI-G1203 2 / 35

1. Introduction
Inférence statistique I
population
µ=?échantillon
x
1
échantillonnage
inférence
3
Statistique
descriptive
2
Population : l’ensemble des individus qui nous intéressent
Exemple : adultes souffrant du dos,
lapins ayant les dents trop longues
Echantillon : Partie de la population qu’on étudie vraiment
Hypothèse de la biostatistique : la population est beaucoup plus grande
que l’échantillon
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1. Introduction
Inférence statistique II
population
µ=?échantillon
x
1
échantillonnage
inférence
3
Statistique
descriptive
2
Inférence statistique : Processus pour généraliser les conclusions
obtenues pour l’échantillon vers la population
Il faut idéalement que l’échantillon soit aléatoire simple, c.-à-d. que tous les
individus de la population aient la même probabilité d’être choisi
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1. Introduction
Inférence statistique III
population
µ=?échantillon
x
1
échantillonnage
inférence
3
Statistique
descriptive
2
Les individus dans la population varient
⇒Les échantillons varient aussi
Comment traiter cette variation?
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