BIN705 - Probabilités et statistiques pour la bio-informatique

Cible(s) de formation

Comprendre et appliquer les concepts fondamentaux en probabilité, statistique et processus stochastiques dans un contexte bio-informatique. Reconnaître et utiliser les tests statistiques appropriés (t-tests, ANOVA) en fonction des données. Analyser la performance des algorithmes probabilistes, notamment en termes de probabilités d’erreurs et de temps espéré. Concevoir des protocoles de simulation de données pour comparer différents algorithmes.

Contenu

Rappel des principes fondamentaux de la probabilité et de la statistique, couvrant l'inférence statistique classique et bayésienne dans un contexte bio-informatique. Approfondissement des tests statistiques, incluant les t-tests, l'ANOVA (analyse de la variance), et l'analyse en composantes principales (PCA). Introduction aux processus stochastiques, tels que les promenades aléatoires, les processus de Poisson et les chaînes de Markov. Analyse des algorithmes probabilistes, avec un focus sur l'évaluation de leurs probabilités d'erreurs et de leurs temps espérés. Développement d'algorithmes pour la simulation de données, facilitant la comparaison et l'évaluation de divers algorithmes.