Collégial et universitaire

Biostatistique, 2e édition

Volume 1


Prix : 109,95 $

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Auteur : Bruno Scherrer

Préfaces de Pierre Legendre et Mohan Beltangady

ISBN13 : 9782896320059
Copyright : 2007
Nombre de pages : 832


Présentation

Prix Roberval 2009

Fort d'une solide notoriété dans le monde des sciences biologiques, Biostatistique, 2e édition, Volume 1 répond aux besoins tant des étudiants des 1er et 2e cycle que des biologistes professionnels et des chercheurs, qui l'adopteront certainement comme leur nouveau manuel de référence en biostatistique. Ce classique, édité pour la première fois en 1984, se compare très avantageusement, aux meilleurs ouvrages mondiaux publiés dans cette matière.

 


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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Préfaces de Pierre Legendre et Mohan Beltangady

Page couverture

Sable mouvant
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

Préface

Introduction

Définitions et rappel de mathématiques élémentaires

Statistique et protocole de recherche

Présentation des données

Descriptions de séries statistiques et mesures d'amplitude d'effet

Notions élémentaires de calculs de probabilité

Distributions discrètes : uniforme, de Bernouilli, binomiale et multinomiale

Distributions discrètes : de Poisson, géométrique, binomiale négative, hypergéométrique et de polya

Distributions continues : uniforme, normale, log-normale, et binormale

Autres distributions continues : exponentielle, gamma, khi carré, Fisher-Snedecor, Student, logistique, bêta, Weibull, Laplace et Cauchy

Théorie de l'estimation : intervalle de confiance des paramètres d'une distribution

Test d'hypothèses et de signification

Comparaison de variances et autres indices de dispersion de plusieurs échantillons

Comparaison de moyennes, médianes et autres indices de position de deux distributions

Comparaison de moyennes, médianes et autres indices de position de plus de deux distributions

indépendantes

Comparaisons de proportions et d’effectifs de classes de données catégorielles

Conformité d'une distribution observée à une distribution attendue

Corrélation et association

Régression linéaire simple

Annexes

 

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