Resume
Inhoudstabel/samenvatting beginselen van biostatistiek
- Établissement
- Katholieke Universiteit Leuven (KU Leuven)
Een inhoudstabel/samenvatting van de slides van 'beginselen van biostatistiek' gedoceerd door prof. J. Vercauteren.
[Montrer plus]
Vendeur
S'abonner
Aperçu du contenu
1. Algemeen overzicht1.1 Introductie
1.2 Rol van de biostatistiek in medisch onderzoek
1.2.1 Data-analyse
- 1.2.1.1 Beschrijvende statistiek: beschrijvend materiaal kan numeriek of
grafisch zijn
- 1.2.1.2 De keuze van numerieke of grafische beschrijvende statistiek is
afhankelijk van het type spreiding van de dataset: continue data of discrete
data
- 1.2.1.3 Tabulated results of study under
1.3 Inferentiële statistiek: echt of toeval? (houdt zich bezig met het toetsen van hypothesen
en het schatten van steekproefgrootheden en hun betrouwbaarheid) -> besluiten trekken uit
een kleine steekproef voor een populatie
2. Beschrijvende statistiek
2.1 Introductie
2.1.1 Vb. Staafdiagrammen
2.1.2 Vb. Scatter plot
2.2 Measures of location
2.2.1 Het wiskundig gemiddelde of ‘het gemiddelde’
2.2.2 De mediaan
2.2.3 Vergelijken van gemiddelde en mediaan: Stem-and-leaf plots
2.2.4 De modus
2.2.5 Het geometrisch gemiddelde
2.3 Measures of spread: uitdrukken van de spreiding
2.3.1 Bereik
2.3.2 Quantiel of percentiel
2.3.3 Rstudio
2.3.4 Variantie en standaarddeviatie
2.3.5 Variatiecoëfficiënt (CV): De standaarddeviatie ten opzichte van het gemiddelde
bekijken
2.4 Andere methoden: grafische methoden
2.4.1 Frequentie distributie: Staafdiagram
2.4.2 Steel – en bladdiagram
2.4.3 Box plot
2.5 Samenvatting
3. De kans
3.1 Frequency definition of probability
3.2 Productregel
3.2.1 Onafhankelijke kansen
3.2.2 Afhankelijke kansen
3.3 Somregel
3.4 Voorwaardelijke kans
3.5 Wet van de totale kans
3.6 Gevoeligheid, specificiteit en voorspellende waarden van screeningstests
3.7 Theorema van Bayes
3.7.1 Voorbeeld:
- 3.7.1.1 Sensitiviteit
1
, - 3.7.1.2 Specificiteit
4. Discrete kansverdelingen
4.1 Introductie
4.1.1 Discrete en continue toevalsvariabelen
4.2 Toevalsvariabelen
4.2.1 Probability-mass function for a discrete random variable/ De
kansdichtheidsfunctie voor een discrete toevalsvariabele
4.2.2 Verwachte waarde van een discrete toevalsvariabele
4.2.3 Variantie van een discrete toevalsvariabele
- 4.2.3.1 Cumulatieve kansverdelingsfunctie: trapfunctie voor een discrete
toevalsvariabele
- 4.2.3.2 Cumulatieve kansverdelingsfunctie: vloeiende lijn voor een continue
toevalsvariabele
4.3 Binomiale verdeling
4.3.1 Methoden voor het gebruik van binomiale verdeling
4.3.2 Gebruik elektronische tabellen voor de binomiale verdeling
- 4.3.2.1 Voor een grote n (n>20): normaalverdeling wordt gebruikt om de
binomiaalverdeling te benaderen
- 4.3.2.2 Als de steekproefomvang niet groot genoeg is wordt een elektronische
tabel gebruikt
4.3.3 Verwachte waarde E(X) van de binomiale verdeling
4.3.4 Variantie Var(X) van de binomiale verdeling
4.4 Poissonverdeling
4.4.1 Algemene formule en toepassing
4.4.2 Gebruik elektronische tabellen voor de Poissonverdeling
- 4.4.2.1 Voor een grote μ (μ >=10): normaalverdeling wordt gebruikt om de
Poissonverdeling te benaderen
- 4.4.2.2 Als de steekproefomvang niet groot genoeg is wordt een elektronische
tabel gebruikt
4.4.3 Verwachte waarde E(X) en variantie Var(X) van de Poissonverdeling
4.5 Poissonverdeling ten opzichte van de binominale verdeling
4.6 Samenvatting
5. Continue kansverdelingen
5.1 Introductie
5.1.1 Kansdichtheidsfunctie / Probability density function (pdf)
5.1.2 De verwachte waarde E(X) of μ van een continue toevalsvariabele
5.1.3 De variantie Var(X) of σ2 van een continue toevalsvariabele
5.2 De normaalverdeling
5.2.1 Een normaalverdeling met gemiddelde en variantie N(μ, σ2) + buigpunt
- 5.2.1.1 Standaard normaalverdeling N(0,1)
5.2.2 De cumulatieve kansverdelingsfunctie of cumulatieve distributiefunctie (cdf)
voor een standaard normaalverdeling N(0,1)
- 5.2.2.1 Schrijfwijze
- 5.2.2.2 Percentielen + voorbeeld
5.2.3 Gebruik elektronische tabellen voor de normaalverdeling
5.2.4 Conversie van een N(μ, σ2) spreiding naar een N(0,1) spreiding
5.3 Lineaire combinaties van toevalsvariabelen
2
Les avantages d'acheter des résumés chez Stuvia:
Qualité garantie par les avis des clients
Les clients de Stuvia ont évalués plus de 700 000 résumés. C'est comme ça que vous savez que vous achetez les meilleurs documents.
L’achat facile et rapide
Vous pouvez payer rapidement avec iDeal, carte de crédit ou Stuvia-crédit pour les résumés. Il n'y a pas d'adhésion nécessaire.
Focus sur l’essentiel
Vos camarades écrivent eux-mêmes les notes d’étude, c’est pourquoi les documents sont toujours fiables et à jour. Cela garantit que vous arrivez rapidement au coeur du matériel.
Foire aux questions
Qu'est-ce que j'obtiens en achetant ce document ?
Vous obtenez un PDF, disponible immédiatement après votre achat. Le document acheté est accessible à tout moment, n'importe où et indéfiniment via votre profil.
Garantie de remboursement : comment ça marche ?
Notre garantie de satisfaction garantit que vous trouverez toujours un document d'étude qui vous convient. Vous remplissez un formulaire et notre équipe du service client s'occupe du reste.
Auprès de qui est-ce que j'achète ce résumé ?
Stuvia est une place de marché. Alors, vous n'achetez donc pas ce document chez nous, mais auprès du vendeur ElienBMW. Stuvia facilite les paiements au vendeur.
Est-ce que j'aurai un abonnement?
Non, vous n'achetez ce résumé que pour €3,49. Vous n'êtes lié à rien après votre achat.
Peut-on faire confiance à Stuvia ?
4.6 étoiles sur Google & Trustpilot (+1000 avis)
80467 résumés ont été vendus ces 30 derniers jours
Fondée en 2010, la référence pour acheter des résumés depuis déjà 14 ans