Note :
Le livre est loué pour son accessibilité dans la présentation de sujets statistiques avancés, mais critiqué pour son style informel, son édition inadéquate et son manque de contenu rigoureux.
Avantages:Présentation accessible de sujets mathématiques statistiques avancés.
Inconvénients:Présentation informelle du matériel avec une édition bâclée, un seul exercice long par chapitre, peu d'exemples, pas de solutions aux exercices, et manque de profondeur théorique.
(basé sur 2 avis de lecteurs)
Inference Principles for Biostatisticians
Conçu pour les étudiants se destinant à la biostatistique ainsi que pour les biostatisticiens en exercice, Principes d'inférence pour les biostatisticiens présente les fondements théoriques et conceptuels de la biostatistique. Il couvre les fondements théoriques essentiels à la compréhension des méthodologies fondamentales ultérieures dans ce domaine.
S'appuyant sur sa grande expérience de l'enseignement des cours de biostatistique de niveau supérieur et de son travail dans l'industrie pharmaceutique, l'auteur explique les grands principes de l'inférence statistique à l'aide d'un grand nombre d'exemples et d'exercices. Des exemples détaillés illustrent les concepts clés en profondeur en utilisant un contexte biostatistique spécifique. En outre, l'auteur utilise la simulation pour renforcer l'interprétation par échantillonnage répété de nombreux concepts statistiques. Pour réduire la complexité des calculs, il fournit des fonctions R simples pour mener des études de simulation.
Ce texte offre aux étudiants de troisième cycle ayant des antécédents divers dans les domaines de la santé, de la médecine, des sciences sociales et des mathématiques, une base solide et unifiée des principes de l'inférence statistique. Ce travail de base conduira les étudiants à développer une compréhension approfondie de la méthodologie biostatistique.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)