Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
4 crédits
15.0 h + 5.0 h
Q1
Enseignants
Van Keilegom Ingrid;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
L'étudiant devrait avoir une bonne connaissance de la théorie de probabilité et de statistique. Aussi, une bonne maitrîse de SAS ou R (ou un autre logiciel avancé) est nécessaire.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition de manière prioritaire des AA 1.4, 1.5, 2.1, 2.2, 4.1, 4.2 et 4.5. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition de manière prioritaire des AA 1.4, 1.5, 2.1, 2.2, 4.1, 4.2 B. A l'issue de ce cours, l'étudiant sera familiarisé avec les concepts et modèles de base en analyse de survie. En outre, l'étudiant sera capable d'analyser des données réelles à l'aide de logiciels. |
La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- Introduction aux concepts de base (commes les mécanismes de censure et troncature, certaines fonctions de survie paramétriques courantes en analyse de survie,...)
- Estimation nonparamétrique des quantités de base (l'estimateur de Kaplan-Meier de la fonction de survie, l'estimateur de Nelson-Aalen de la fonction de hasard cumulée,...), le développement de certaines propriétés (asymptotiques) de ces estimateurs, et des tests d'hypothèse concernant l'égalité de deux ou plusieurs courbes de survie
- Modèle à hasards proportionnels (estimation des composantes du modèle, tests d'hypothèse, sélection de variables explicatives, validation du modèle,...)
- Modèle à hasards accélérés (estimation des paramètres du modèle, tests d'hypothèse, sélection du modèle, validation du modèle,...)
Méthodes d'enseignement
Les cours magistraux se donneront sous forme de vidéos enrégistrées en anglais et disponibles sur Moodle. Des sessions questions-réponses seront organisées via Teams, et des sessions d'exercices auront lieu en présentiel dans une salle informatique.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation comprend un examen oral (pour tester la compréhension globale du cours) et un projet sur ordinateur (analyse de données réelles).
Autres infos
Les slides du cours sont téléchargeables à partir de Moodle.
Bibliographie
- Cox, D.R. et Oakes, D. (1984). Analysis of survival data, Chapman and Hall, New York.
- Hougaard, P. (2000). Analysis of multivariate survival data. Springer, New-York.
- Klein, J.P. et Moeschberger, M.L. (1997). Survival analysis, techniques for censored and truncated data, Springer, New York.
Faculté ou entité
en charge
en charge
LSBA
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil biomédical
Master [120] en sciences mathématiques
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Master [120] en statistique, orientation générale