Appariement par score de propension (PSM) : mise en oeuvre avec R et discussions méthodologiques
Implications théoriques des méthodes d'appariement par score de propension et implémentation avec le package R MatchIt.
Comprendre et interpréter les p-values
Petite présentation intuitive des p-values et de leur utilisation dans nos modèles statistiques.
Taux standardisés : calcul et interprétation avec R
Présentation de la méthode de standardisation directe sur les taux de survie des passagers du Titanic.
Les séries temporelles avec Python (4/4) - Analyse et modélisation
Analyse d'une série temporelle par décomposition et modélisations classiques.
Manipulation de données avec pandas
Tour d'horizon des manières de filtrer des observations et sélectionner des colonnes avec pandas
Risques relatifs et odds-ratios : comment les interpréter et les comparer?
Petite présentation des OR et des RR, et ce qu'ils veulent dire.
Le dilemme biais variance dans la modélisation de données
Présentation des enjeux théoriques et pratiques de l'arbitrage biais variance dans la construction d'un modèle de prédiction.
Les séries temporelles avec Python (3/4) - Éléments théoriques et exemples
Éléments théoriques généraux sur les séries temporelles et quelques exemples classiques.
Les séries temporelles avec Python (2/4) - Visualisations et opérations sur les séries temporelles
Quelques opérations sur les séries temporelles, illustré par une petite étude de cas à bicyclette.
Les séries temporelles avec Python (1/4) - Introduction
Introduction à la manipulation de données temporelles avec Python
