5 ressources en auto-formation : analyse de régression

FILTRES

5 résultats
page 1 sur 1
Résultats de 1 à 5
Présentation de la ressource en auto-formation Biostatistique - Régression ou corrélation cours / présentation
01/01/2012
Biostatistique - Régression ou corrélation
Description : - Régression linéaire - Modèle linéaire, Le Modèle linéaire simple, Méthode des moindres carrés, Contrôle de l’hypothèse de linéarité, Coefficient de corrélation linéaire.
Présentation de la ressource en auto-formation Cours de statistique - Régression - Corrélation cours / présentation
Présentation de la ressource en auto-formation Plan d'expériences en formulation cours / présentation, étude de cas, questionnaire, glossaire
17/11/2016
Plan d'expériences en formulation
Auteur(s) : LOUVET Francois
Description : Cet ensemble pédagogique vise à diffuser des ressources relatives aux plans d'expériences appliqués dans un contexte de formulation. Il s'agit donc de connaissances transversales à de nombreux domaines (Huiles et lubrifiants, poudres et explosifs, produits agro-alimentaires, cosmétique et galénique, ...
Présentation de la ressource en auto-formation Tests statistiques - Corrélation - Régression : Exercices commentés exercice
01/01/2012
Tests statistiques - Corrélation - Régression : Exercices commentés
Description : - "Les notes à l’épreuve de première session d’anglais et de biostatistique de 60 étudiants inscrits en master en 2009 ont été analysées." "Une étude a été conduite sur un échantillon de 30 sujets pour déterminer si la valeur de la pression artérielle systolique dépendait de l’âge."
Présentation de la ressource en auto-formation Tests statistiques - Synthèse : tests statistiques cours / présentation
01/01/2012
Tests statistiques - Synthèse : tests statistiques
Description : - "2 problèmes se posent lors de l’utilisation des tests statistiques : La maîtrise technique du test : vérifier les conditions d’application, appliquer la formule mathématique du test, conclure à l’aide de la table. Le choix du test guidé par : la nature des variables, échantillons indépendants ...