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d'exercices intégralement corrigés, chaque chapitre Sciences de la Vie et en PCEM1, sous la forme d'un cours concis, suivi exercices corrigés : licence 2 3 mathématiques formulaire détachable (physique, chimie, biostatistiques) Les

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premier cycle des etudes medicales et dentaires (P C E M) ou de pharmacie C' est avant tout un livre d f corriges succints, permettant de mettre en pratique et de contrö- Les exercices proposes se rapportent ä des domaines varies :

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1 1 Exercices Exercice 1 Calculer sin (17π 3 ) , cos ( − 19π 4 ) , tan (19π 6 ) , sin ( − 9π 2 ) , arccos (1 2 ) Exercice 2 Résoudre les équations :

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Biostatistiques L2

Biostatistiques { Licence 2

BIO2006L

Marc Bailly-Bechet

Universite Claude Bernard Lyon I { France

marc.bailly-bechet@univ-lyon1.fr

1marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueTable des matieres

1Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatique

2Variables aleatoires et lois de probabilite

3Statistiques descriptives, estimation et intervalles de conance

4Tests de comparaison de moyennes et de proportions

5Tests du26ANOVA 1

7ANOVA 2

8Analyse bivariee et correlation

9Modele et regression lineaire

10Decomposition de variance et test de linearite

2marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueOrganisation globale du module 2 3 de biostatistiques, avec 9 CM et 14 TD de 1h30, en debut de semestre1 3 de bioinformatique, avec 3 CM de 1h30 et 5 TP de 3h00, en n de semestre L'UE etant en CCI, il n'y a aucune seconde session, ni pour les biostatistiques, ni pour la bioinformatique.

3marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueNotation et examens

Biostatistiques (67%) :

2 ou 3 contr^oles (CC) au cours du semestre, soit 33% de la

note nale au total.1 examen en n de semestre : 34% de la note nale. Bioinformatique (33%) :1 rapport de TP : 8% de la note nale

1 examen de TP sur machine en n de semestre : 25% de la

note nale. Des rattrapages seront organises si besoin en n de semestre pour les eventuelles absences j ustifees

4marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueComment reussir en stats? En travaillant au moins une heure par semaine sur le module, en dehors des cours et TD

5marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueComment reussir en stats? En travaillant au moins une heure par semaine sur le module, en dehors des cours et TD

5marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueComment bien travailler en stats?

En assistant aux cours et aux TD

En preparant les exercices de TD chez vous

En interagissant avec les enseignants et les autres etudiants En employant des livres de statistiques pour s'entra^ner, a la BU :Probabilites et statistiques (Couty/Debord/Fredon) 570.15 COU (Rappels de cours succints et beaucoup d'exercices corriges)Biostatistique Licence PCEM PCEP (Beauscart), coll. Omniscience 570.15 VALBiostatistique pour les sciences de la vie et de la sante par

Triola, Marc M. { Triola, Mario F 570.15 TRI

6marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueContacts

Pour les interactions, plusieurs possibilites :

Le forum du cours sur Spiral-Connect

Par emailmarc.bailly-bechet@univ-lyon1.frPar email, avec vos enseignants de TD (voir TOMUSS)

De vive voix : Bat. Mendel, 2

emeetage, porte rouge, bureau 17.7marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiquePourquoi faire des statistiques en biologie?

Variabilite

: U neexp eriencee nb iologied onnera rementun resultat tranche ou parfaitement reproductible.

Quantite

: L esn ouvelleste chnologiesb iologiquesp ermettent de recueillir des quantites pharamineuses de donnees.

8marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatiqueLes statistiques vues de loin

Population)Echantillon

p,,2nindividus tires aleatoirement

Tests, estimation

kn , x,s2

Statistique inferentielle(Statistiques descriptives9marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteTable des matieres

1Presentation du cours de biostatistiques et bioinformatique

2Variables aleatoires et lois de probabilite

3Statistiques descriptives, estimation et intervalles de conance

4Tests de comparaison de moyennes et de proportions

5Tests du26ANOVA 1

7ANOVA 2

8Analyse bivariee et correlation

9Modele et regression lineaire

10Decomposition de variance et test de linearite

10marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteLoi binomiale La loi binomiale est la loi de probabilite decrivant lenombrede reussites parmi un ensemble de tirages aleatoires et independants. Elle se noteB(n;p) avecnle nombre de tirages etpla probabilite de reussite a chaque tirage.l l l l l l lllllllllllllllllllllllllllllllllll

010203040

0.0 0.1 0.2 0.3 n=100

Nombre de succès

Probabilité

l l l l l l l l l l l l llllllllllllllllllllllllllllllll l l l l l l ll l l l l l l l l lllllllllllllllllllllllllllllllllllll l l l l l l l l l ll l l l l l l l l l l lllll l l l l p=0.01 p=0.05 p=0.1 p=0.25

5102511marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteLoi de Poisson La loi de Poisson (de Simeon Denis Poisson, 1781-1840) est la loi de probabilite decrivant lenombre d'evenementsaleatoires et independants arrivant dans le m^eme intervalle de temps ou d'espace. Elle se noteP() avecl'esperance et la variance de la loi.ll l l l l lllllllllllllll

05101520

0.0 0.1 0.2 0.3

Nombre d'évenements

Probabilité

l ll l l l l l lllllllllllll l l l l ll l l l l l l l lllllllllll l l l l l l ll l l l l l l l l l l l l l l l=1 l=2 l=5 l=10

1251012marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteRepresentation graphique d'une variable discrete : diagramme en b^atonsLa distribution de donnees discretes se represente a l'aide d'un diagramme en b^atons. Ici, on s'interesse a un parasite de la ch^ataigne, le balanin (Curculio elephas).Nb. de parasitesxi0 1 2 3 4 5 6 et plus

Nombre de fruitsni1043 172 78 15 10 7 4

ayantxiparasites

Frequencefi=niP

ini0.785 0.129 0.059 0.011 0.007 0.005 0.0040 200
400
600
800
1000

Nombre de châtaignes

0123456

Nombre de parasites

0.0 0.2 0.4 0.6 0.8

Fréquence

0123456

Nombre de parasites13marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteUne variable qui semble suivre une loi de Poisson Les donnees de parasistisme du balanin suivent une decroissance exponentielle, et on peut supposer que les parasites sont independants dans chaque ch^ataigne. On trace sur le diagramme en b^atons une loi de Poisson :0.0 0.2 0.4 0.6 0.8

Fréquence

l l l l lll

0123456

Nombre de parasites14marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteProbabilite absoluePas de 10 cm

Taille

a120160200 0 0.1 0.2 0.3 0.4

Pas de 5 cm

Taille

a120160200 0 0.1 0.2 0.3 0.4

Pas de 1 cm

Taille

a120160200 0 0.1 0.2 0.3 0.4

Pas de 0.1 cm

Taille

a120160200 0 0.1 0.2 0.3

0.415marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteDensite de probabilitePas de 10 cm

Taille

Densité

120160200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Pas de 5 cm

Taille

Densité

120160200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Pas de 1 cm

Taille

Densité

120160200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

120160200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Limite continue

Taille

Densité16marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteLoi normale La loi normale est la loi de probabilite des variables aleatoires continues dependantes d'un grand nombre de causes independantes et additives. Elle se noteN(;) avecl'esperance de la loi etl'ecart-type.-2024681012 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 m=5

Valeur obtenue

Densité de probabilité

s=1 s=2 s=5 s=2017marc.bailly-bechet@univ-lyon1.frBiostatistiques L2

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Variables aleatoires et lois de probabiliteRepresentation graphique d'une variable continue : histogrammeOn s'interesse au melange de mangues issu dek= 4 dierentes recoltes pour faire du jus. Chaque type de mangue a un taux de glucose dierent et relativement imprecis.Concentration (g.L

1) Moyenne Nb de mangues

X x ?jnj [135;165[ 150 17 [165;180[ 172.5 23 [180;195[ 187.5 14 [195;225[ 210 8Concentration en glucose (g/L)

Nombre de

mangues

140160180200220

0 5quotesdbs_dbs1.pdfusesText_1