Collégial et universitaire
Biostatistique, 2e édition
Volume 2
Prix : 94,95 $
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Auteur :
Bruno Scherrer
Préfaces de Pierre Legendre et Mohan Beltangady
ISBN13 : 9782896320066
Copyright : 2009
Nombre de pages : 592
Présentation
- Un excellent ouvrage d’introduction à la biostatistique, qui fait suite au volume 1. Il est idéal pour un cours avancé de biostatistique et s’adresse aux étudiants des premier, deuxième et même troisième cycles universitaires en biologie, en médecine, en pharmacie et en sciences de l’environnement ;
- Le degré de complexité de la matière de chaque chapitre est graduel, ce qui en favorise l’accessibilité.
- Il constitue une mine d'informations utile aux chercheurs et professionnels de la santé, des sciences biologiques et de l’environnement ;
- Ce nouveau volume est principalement consacré à la modélisation statistique ;
- L’interprétation des résultats est mise de l’avant à l’aide de nombreux exemples ;
- Des démonstrations simples ou la logique des méthodes sont présentées pour comprendre le principe général et faciliter l’interprétation;
- Les termes, les concepts clés et leur équivalence en anglais sont définis et recensés dans un index fort utile pour la rédaction d’articles scientifiques ;
- Des exemples détaillés provenant du milieu de la recherche pharmaceutique internationale et des sciences de l’environnement sont proposés ;
- La programmation SAS, JMP ou Excel est présentée afin de fournir des outils aux étudiants pour la résolution des calculs les plus laborieux.
Auteur
Bruno Scherrer
Ph. D. et M.B.A.
Bruno Scherrer, Ph. D. et M.B.A.,
professeur de biostatistique pendant
17 ans à l’Université du Québec à
Montréal, fut également professeur
invité à l’École polytechnique fédérale
de Lausanne (Suisse) et à l’Université
de Bourgogne (Dijon). Promoteur
des statistiques appliquées à
l’environnement, il dirigea le Centre
d’études et de recherche en sciences
de l’environne ment (UQÀM), fut
président du Groupe de recherche
et d’études en biostatistique de
l’environnement (Montréal), puis
responsable scientifique à l’Office
national de la chasse (Paris).
En 1988, Bruno Scherrer s’oriente
vers la biostatistique appliquée à la
biopharmacie (développement de
médicaments). Il crée et dirige le
département de biométrie des
Laboratoires Jouveinal (Fresnes),
puis dirige le département Technical
Operations, Statistics and data
management chez Parke Davis
Warner Lambert et enfin devient
directeur senior de la division
Biostatistics and Reporting à Ann
Arbor (Michigan) chez Pfizer Global
Research and Development.
Aujourd’hui, dans le cadre d’une retraite
active, il agit dans l’industrie pharma -
ceutique et dans plusieurs universités
et organisations internationales
en tant que consultant indépendant
en biostatistique et méthodologie.
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Page couverture
Candle Time
Illustrateur : Jean-Pierre Lafrance
Jean-Pierre Lafrance
Né à Montréal en 1943, Jean-Pierre Lafrance a étudié la peinture à l’École des beaux-arts de Montréal, puis en atelier libre à Mont-Saint-Hilaire avec Jordi Bonet et Huguette Bouchard.
D’un style saisissant, il s’exprime à travers un heureux mélange de surréalisme et de fantastique. Assurément, Lafrance a une imagination fertile qu’il exploite à fond sans jamais choquer, cas son être entier est empreint de pureté, de douceur et de poésie.
Ses œuvres trahissent son émerveillement pour la beauté des formes et des couleurs de l’être humain, pour l’expression et la grâce des mouvements de la femme. À travers un coloris exquis, un coup de pinceau juste et sûr, des visages d’une infinie douceur et des personnages subtils, naît une complicité émouvante entre l’état d’âme de l’artiste et son œuvre. Nous pouvons affirmer sans hésitation que Jean-Pierre Lafrance est un maître dans l’art de transformer des mots, des mouvements et des rencontres en une merveilleuse histoire fantastique.
On peut admirer les œuvres de cet artiste à la Galerie Michel-Ange du Vieux-Montréal.
Table des matières
Chapitre 19. Régressions linéaire multiple, curvilinéaire et robuste
19.1 Régression linéaire multiple
19.2 Régression multiple avec interaction
19.3 Régression multiple pondérée ?
19.4 Régression orthogonale
19.5 Régression pseudo-orthogonale
19.6 Régression partielle et des moindres carrés partiels ?
19.7 Régression multiple des moindres écarts absolus ?
19.8 Régression M ?
19.9 Régression multiple non paramétrique de rang
19.10 Régression polynomiale ?
19.11 Régression kernel ?
19.12 Régression polynomiale locale ?
19.13 Régression spline cubique ?
19.14 Régression non linéaire
Chapitre 20. Analyse des plans factoriels et pyramidaux
20.1 Plans à deux facteurs croisés et sans répétition ?
20.2 Plans factoriels équilibrés ?
20.3 Plans factoriels déséquilibrés
20.4 Inférences statistiques et modèle général linéaire
20.5 Plan factoriel avec facteur aléatoire : modèles II et III
20.6 Plan factoriel à plus de deux facteurs ?
20.7 Plan pyramidal ?
20.8 Diagnostic et mesures correctives
Chapitre 21. Analyse des plans en blocs, stratifiés, factoriels en unités divisées et avec covariables ?
21.1 Méthode des blocs ?
21.2 Stratification
21.3 Plan factoriel en unités divisées ?
21.4 Analyse de covariance (ANCOVA)
Chapitre 22. Séries temporelles, plans en groupes parallèles et croisés ?
22.1 Analyse d’une série chronologique ?
22.2 Analyse de n séries chronologiques ?
22.3 Plans en groupes parallèles
22.4 Plans croisés
Chapitre 23. Modélisation de données catégorielles, de dénombrement et non-normales
23.1 Modèle linéaire généralisé ?
23.2 Régression logistique ?
23.3 Régression logistique polytomique ?
23.4 Régression des cotes ?
23.5 Régression de Poisson
23.5 Modèle log-linéaire
Chapitre 24. Analyse de survie ?
24.1 Estimation de la courbe de survie ?
24.2 Fonctions utilisées en analyse de survie ?
24.3 Comparaison de courbes de survie ?
24.4 Modèle de Cox
24.5 Modélisation paramétrique ?
24.6 Modélisation des risques non proportionnels ?
24.7 Variables explicatives dépendantes du temps ?
24.8 Autres modèles paramétriques ?
24.9 Calcul de puissance
24.10 Procédures SAS
Chapitre 25. Méthodes factorielles, analyses discriminantes, canoniques et méthodes de groupement ?
25.1 Rudiments d’analyse générale
25.2 Analyse en composantes principales ?
25.3 Analyse factorielle des correspondances ?
25.4 Analyse factorielle des correspondances multiples ?
25.5 Méthode de groupement et de classification ?
25.6 Analyse factorielle des proximités et des similarités ?
25.7 Analyse discriminante ?
25.8 Analyse canonique
25.9 Analyse canonique des correspondances ou de redondance
Annexe I : Données brutes
Annexe II : Symboles et signes
Annexe III : Index et lexique
Index
