La biostatistique est l’étude de l’estimation et de l’inférence statistiques en biologie et en sciences de la santé. Elle couvre un large éventail de sujets, tels la génétique statistique, la conception et l’analyse d’essais cliniques randomisés contrôlés, ainsi que la modélisation de durées de vie. La recherche en biostatistique est souvent motivée par des questions biomédicales précises ou par des applications qui requièrent des travaux méthodologiques s’inscrivant dans un cadre mathématique ou statistique plus général. La pratique de la biostatistique nécessite donc une bonne connaissance des techniques d’inférence et de statistique asymptotique, mais aussi de la polyvalence et des aptitudes pour le travail interdisciplinaire. Les membres du groupe de biostatistique de l’ISM s’intéressent entre autres à
Les membres du groupe ont notamment contribué à la conception ou à l’étude de modèles semi-paramétriques et non paramétriques pour des variables réponses, de techniques d’assurance de la qualité des données dans le cadre d’études génomiques, de méthodes bayésiennes pour des tests diagnostiques, d’estimateurs-g et autres techniques d’inférence pour des régimes de traitement dynamique, ainsi que d’outils d’analyse de scores de propensité en haute dimension.
Examples of applications of statistics and probability in epidemiologic research. Sources of epidemiologic data (surveys, experimental and non-experimental studies). Elementary data analysis for single and comparative epidemiologic parameters.
Statistical methods for multinomial outcomes, overdispersion, and continuous and categorical correlated data; approaches to inference (estimating equations, likelihood-based methods, semi-parametric methods); analysis of longitudinal data; theoretical content and applications.
Survol de méthodes d'analyse couramment utilisées en biostatistique (théorie et application). Modèles linéaires généralisés et équations d'estimation.
Analyse de survie paramétrique ou semiparamétrique. Introduction à l'inférence causale et la théorie semiparamétrique.
Multivariable regression models for proportions, rates, and their differences/ratios; Conditional logistic regression; Proportional hazards and other parametric/semi-parametric models; unmatched, nested, and self-matched case-control studies; links to Cox's method; Rate ratio estimation when "time-dependent" membership in contrasted categories.