BIOSTAT - Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités - Approches
Contenu
identifierCatalog
ULTv
Titre
BIOSTAT - Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités - Approches
Description
Deuxième partie sur trois de l'Episode 20 "Théorème de Bayes et applications : rappels de probabilités".
Thomas Moulinet, Maître de conférences en médecine interne à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, définit le théorème de Bayes et ses applications et nous propose d'aborder les différences entre "approche fréquentiste" et "approche bayésienne". Il fait avant tout un rappel sur le théorème de Bayes, définit les deux approches proposées et pointe leurs avantages et inconvénients respectifs en s'appuyant sur un exemple concret. Thomas Moulinet aborde ensuite les points suivants : l'évaluation de la cote de probabilité, la probabilité a priori, la probabilité a posteriori, l'intervalle de crédibilité.
Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine.
Thomas Moulinet, Maître de conférences en médecine interne à l'Université de Lorraine et Praticien hospitalier au CHRU de Nancy, définit le théorème de Bayes et ses applications et nous propose d'aborder les différences entre "approche fréquentiste" et "approche bayésienne". Il fait avant tout un rappel sur le théorème de Bayes, définit les deux approches proposées et pointe leurs avantages et inconvénients respectifs en s'appuyant sur un exemple concret. Thomas Moulinet aborde ensuite les points suivants : l'évaluation de la cote de probabilité, la probabilité a priori, la probabilité a posteriori, l'intervalle de crédibilité.
Cette vidéo est un des éléments constitutifs de la ressource "BIOSTAT-Niveau 1" qui reprend les concepts de biostatistique au programme des études en santé et les illustre avec des exemples concrets issus de la pratique clinique. Une ressource pédagogique conçue par Antoine Kimmoun et pensée pour les étudiants en filière Médecine.
Créateur
MOULINET Thomas
KIMMOUN Antoine
Date de création
2024
technicalLocation
taxonId
610
510
taxonEntry
Médecine et santé
Mathématiques
Sujet
Thomas Bayes
John Venn
probabilité bayésienne
probabilité fréquentiste
interprétation
essai adaptatif
rapport de vraisemblance
Couverture
France
Nancy
21e siècle
Date de soumission
mai 2024
Date de publication
04/02/2025
Type
Image en mouvement
educationalContext
Licence
Master
Doctorat
educationalTypicalLearningTime
00:07:29
educationalInteractivityType
Cours - Formations
technicalDuration
00:07:29
Langue
fr
lifeCycleStatus
Final
Format des sous-titres
aucun
Format
mp4
technicalSize
142339837
Identifiant
NT-20240513-01
Contributeur
Université de Lorraine
Editeur
Université de Lorraine
copyrightAndOtherRestrictions
OUI
Type de licence
CC-BY-NC-SA 4.0
Coût
FRE
non
Notion RAMEAU
Statistique -- Biologie
Sciences -- Méthodologie
European Research Council
LS2_12 Biostatistique
LS7 Prévention, diagnostic et traitement des maladies humaines