Pharmacogénétique en pharmacocinétique de population : tests et sélection de modèles
|
|
|
- Paulette Charpentier
- il y a 8 ans
- Total affichages :
Transcription
1 Pharmacogénétique en pharmacocinétique de population : tests et de modèles Julie Bertrand Direction : France Mentré Co-encadrement : Emmanuelle Comets Marylore Chenel UMR 738, INSERM, Université Paris Diderot En collaboration avec l Institut de Recherches Internationales 1 er décembre 2009 Julie Bertrand 01/12/09 1 / 32
2 a pharmacogénétique (PG) Définition expliquer la variabilité de la réponse à un médicament entre plusieurs individus à travers les variations de gènes codants pour des protéines impliquées dans la pharmacocinétique et la pharmacodynamie du médicament (icinio et ong, 2002 ; Kalow et al., 2001) Rôle individualiser les traitements guider le choix de la posologie intégrer la diversité génétique entre les populations Études PG répertoriées dans PubMed (30/11/09) Mots clés : ((pharmacokinet* OR pharmacodyn*) AND (genet* OR genot*)) OR pharmacogenet* AND (AUC OR C OR Tlag OR ka OR concentration* OR model*) Effectif Années Julie Bertrand 01/12/09 2 / 32
3 a pharmacocinétique (PK) Étude du devenir du médicament dans l organisme (Gabrielsson et einer, 1999) Quatre grandes étapes : administration, distribution, métabolisme et élimination Analyse des concentrations au cours du temps Julie Bertrand 01/12/09 3 / 32
4 Études PG en PK Influence de polymorphismes génétiques sur la pharmacocinétique d un médicament Recommandations des autorités de santé (EMEA, 2007) augmentation du nombre de sujets représentation suffisante des différents génotypes K(K+1)/2 génotypes pour un Single Nucleotid Polymorphism (SNP) à K allèles proportions d Hardy-einberg : répartition déséquilibrée allèles rares Nombre de prélèvements par sujet limité coût des études populations spécifiques Julie Bertrand 01/12/09 4 / 32
5 Méthodes d analyse statistiques Analyse statistique classique comparaison entre les génotypes concentrations maximales ou résiduelles observées AUC calculées par analyse non compartimentale peu d hypothèses nombre élevé de prélèvements par sujet 80% des études publiées entre début 2008 et 2009 Modèles non linéaires à effets mixtes approche de population connaissances a priori sur le médicament nombre réduit de prélèvements par sujet diversité dans les protocoles et les méthodes de test Julie Bertrand 01/12/09 5 / 32
6 Modèles non linéaires à effets mixtes (MNEM) Soit y i,j la concentration du sujet i = 1,...N au temps j = 1,..., n i et f une fonction non linéaire en ses paramètres φ i : yi,j = f(t i,j ; φ i ) + ǫ i,j φ i = µ + η i η i N(0, Ω) ǫ i,j N(0, a + bf(t i,j ; φ i )) Pas d expression analytique de la vraisemblance Algorithmes d estimation linéarisation du modèle approches exactes effets fixes, variances, paramètres individuels Julie Bertrand 01/12/09 6 / 32
7 1 Évaluer par simulation les tests et pour détecter un effet gène sur un paramètre pharmacocinétique dans les MNEM influence de l algorithme d estimation influence du protocole 2 Proposer des alternatives 3 Analyser trois études pharmacogénétiques indinavir dans l essai -ANRS 111 névirapine dans l essai -ANRS antipsychotique en développement dans les laboratoires pharmaceutiques Julie Bertrand 01/12/09 7 / 32
8 Tests Soit un SNP biallélique C>T φ i = µ + β Gi + η i 0 if G i = CC β Gi = β 1 if G i = CT if G i = TT β 2 M base : {β 1 = β 2 = 0} M complet : {β 1 β 2 0} Analyse de variance (ANOVA) sur les paramètres individuels estimés entre les génotypes F 2 N 3 Tests test du rapport de vraisemblance (RT) S = 2 ( base complet ) χ 2 2 base et complet les log-vraisemblances de M base et M complet test de ald = ( β1 β 2 ) T V 1 ( β1 β 2 ) χ 2 2 V : bloc pour β 1 et β 2 de la matrice de variance d estimation Julie Bertrand 01/12/09 8 / 32
9 Critères de Principe de parcimonie : pondération de la log-vraisemblance, complexité du modèle (P pop = nombre de paramètres) taille de l échantillon (n tot = N i n i ) Théorie de l information de Kullback-eibler AIC = 2 + 2P pop (Akaike, 1974) AIC C = 2 + 2P pop(p pop + 1) n tot P pop 1 (Sugiura, 1978) CAIC = 2 + 2P pop (ln n tot + 1) (Bozdogan, 1987) Théorie Bayésienne BIC = 2 + P pop ln n tot (Schwartz, 1978) BIC C = 2 + P pop ln N (Raftery, 1995) e modèle avec le critère le plus bas est né Julie Bertrand 01/12/09 9 / 32
10 Algorithmes d estimation dans les MNEM Maximisation de la vraisemblance des observations linéarisation du modèle first-order (FO) autour de la moyenne des η i (Sheiner et al, 1972) first-order Conditional Estimation (FOCE) autour des ˆη i (indstrom et Bates, 1990) approximation de la vraisemblance transformation de aplace (olfinger, 1993) calcul exact de la vraisemblance quadrature Gaussienne classique ou adaptative (Pinheiro et Bates, 2000 ; Commenges et al, 2005) logiciels : SAS (NMIXED), R (nlme), NONMEM Algorithme expectation-maximisation (EM) stochastic approximation EM (SAEM) (Kuhn et avielle, 2005) Monte-Carlo parametric EM (MCPEM) (Ng et al, 2005) logiciels : MONOIX, S-ADAPT, NONMEM Julie Bertrand 01/12/09 10 / 32
11 Étude de simulation - données Modèle PK : Modèle génétique : Concentrations simulées (ng/m) CC Concentrations simulées (ng/m) CT Concentrations simulées (ng/m) TT Temps (h) Temps (h) Temps (h) Julie Bertrand 01/12/09 11 / 32
12 Étude de simulation - protocoles N=200/n=4 Plus proche de conditions N=100/n=4,1 N=80/n=2 Réalisable en routine clinique Optimisé avec le logiciel PFIM interface 2.1 Concentration N=40/n=4 Basé sur l essai Temps Julie Bertrand 01/12/09 12 / 32
13 Étude de simulation - scénarii Protocole Nombre Nombre Patients Algorithme total de par groupe H 0 H 1 d estimation d observations groupes /temps de prélèvements N=40/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM N=80/n= /(1,3) SAEM 10/(3,12) 30/(6,12) 10/(1,12) N=100/n=4, /(1,3,6,12) SAEM 80/(12) N=200/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM FO, FOCE dans NONMEM V SAEM dans MONOIX 2.1 Julie Bertrand 01/12/09 13 / 32
14 Étude de simulation - scénarii Protocole Nombre Nombre Patients Algorithme total de par groupe H 0 H 1 d estimation d observations groupes /temps de prélèvements N=40/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM N=80/n= /(1,3) SAEM 10/(3,12) 30/(6,12) 10/(1,12) N=100/n=4, /(1,3,6,12) SAEM 80/(12) N=200/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM FO, FOCE dans NONMEM V SAEM dans MONOIX 2.1 Julie Bertrand 01/12/09 13 / 32
15 Étude de simulation - scénarii Protocole Nombre Nombre Patients Algorithme total de par groupe H 0 H 1 d estimation d observations groupes /temps de prélèvements N=40/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM N=80/n= /(1,3) SAEM 10/(3,12) 30/(6,12) 10/(1,12) N=100/n=4, /(1,3,6,12) SAEM 80/(12) N=200/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM FO, FOCE dans NONMEM V SAEM dans MONOIX 2.1 Julie Bertrand 01/12/09 13 / 32
16 Étude de simulation - scénarii Protocole Nombre Nombre Patients Algorithme total de par groupe H 0 H 1 d estimation d observations groupes /temps de prélèvements N=40/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM N=80/n= /(1,3) SAEM 10/(3,12) 30/(6,12) 10/(1,12) N=100/n=4, /(1,3,6,12) SAEM 80/(12) N=200/n= /(1,3,6,12) FO, FOCE SAEM FO, FOCE dans NONMEM V SAEM dans MONOIX 2.1 Julie Bertrand 01/12/09 13 / 32
17 Résultats - tests 1/2 A Erreur de type I ANOVA RT Test de ald FO FOCE SAEM Puissance Erreur de type I (%) Puissance corrigée (%) A N=40/n=4 A N=40/n=4 Protocole Protocole A N=200/n=4 Julie Bertrand 01/12/09 14 / 32
18 Résultats - tests 2/2 Erreur de type I A ANOVA RT Test de ald Erreur de type I (%) A A A A N=40/n=4 N=80/n=2 N=100/n=4,1 N=200/n=4 Protocole SAEM Puissance Puissance corrigée (%) A A A N=40/n=4 N=80/n=2 N=100/n=4,1 Protocole Julie Bertrand 01/12/09 15 / 32
19 Résultats - % de jeux de données où M base non né sous H BIC A CAIC CAIC BICc BICc AICc AICc AIC FOCE SAEM % de jeux de données où M base non né sous H 0 Julie Bertrand 01/12/09 16 / 32
20 Résultats - % de jeux de données où M base non né sous H BIC A CAIC CAIC BICc BICc AICc AICc AIC FOCE SAEM % de jeux de données où M base non né sous H 0 Julie Bertrand 01/12/09 16 / 32
21 Résultats - % de jeux de données où M base non né sous H BIC A CAIC CAIC BICc BICc AICc AICc AIC FOCE SAEM % de jeux de données où M base non né sous H 0 Julie Bertrand 01/12/09 16 / 32
22 Discussion ANOVA pas d impact de la régression vers la moyenne des ˆη i covariable binaire : inflation des tests dans les études en cross-over (Panhard et al, 2005, 2007 ; Dubois et al, 2009) covariable continue : baisse de la puissance du test de corrélation (Savic et al, 2009) limitée à la comparaison de classes test sur les ˆη i issus de M base Test de ald variance d estimation des coefficients d effet sous-estimée inflation corrigée avec variance d estimation empirique correction à distance finie Algorithmes d estimation FO : inflation non corrigée à l asymptotique FOCE et SAEM : résultats semblables sur ce modèle PK sauf pour la puissance du test de ald Journal of Biopharmaceutical Statistics, 2008 Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics, 2009 Julie Bertrand 01/12/09 17 / 32
23 de l étude précédente RT et test de ald : inflation de l erreur de type I en petits échantillons Construction de la distribution de la statistique de test 1 simulations sous M base du vecteur de réponses 2 permutations du vecteur de covariables RT, test de ald,... Approximation de la distribution de la statistique du test de ald par une loi de Fisher degré de liberté au numérateur = nombre de coefficients testés degré de liberté au dénominateur à déterminer nombre de paramètres du modèle information contenue dans les données Julie Bertrand 01/12/09 18 / 32
24 Test de permutation H 0 : P(G i = CC y i ) = P(G i = CT y i ) = P(G i = TT y i ) Julie Bertrand 01/12/09 19 / 32
25 Approximation par une loi de Fisher DF ANOV A (Pinheiro et Bates, 2000) df= N i n i (N + p 2), p le nombre d effets fixes fonction nlme du logiciel R DF RAND (olfinger, 2000) df=n q, q le nombre d effets aléatoires PROC NMIXED du logiciel SAS DF MNM (Gallant, 1975 ; Vonesh, 1997) df=n p V corrigée par un facteur N/(N p) DF FC (Sattertwhaite, 1941 ; Fai et Cornelius, 1996) υ u υ u 2 υ u 2 df= 2 u=1 2 où υ u = 2 V ar(βu) u=1 υ u 2 2 V ar(v ar(β u)) développement d une extension aux MNEM, ici programmée dans MONOIX 2 Julie Bertrand 01/12/09 20 / 32
26 Résultats Erreur de type I N=40/n=4 200 jeux de données simulés sous H 0 et sous H 1 R=1000 FO SAEM Puissance Erreur de type I (%) Puissance corrigée (%) Asymp Sim Perm DF ANOVA DF RAND DF MNM DF FC Seuil Asymp Sim Perm DF ANOVA DF RAND DF MNM DF FC Seuil Julie Bertrand 01/12/09 21 / 32
27 Discussion Construction de la distribution de la statistique de test corrige l inflation de l erreur de type I des tests avec FO et SAEM correction par simulation basée sur les estimations d un modèle difficile sur les schémas de doses complexes test de permutation repose sur les données observées condition d interchangeabilité respectée numériquement intensif requiert un algorithme stable et rapide comme SAEM Approximation par une loi de Fisher résultats équivalents degrés de liberté au dénominateur élevés correction insuffisante exception DF MNM la correction par N/(N-p) améliore la sous-estimation des variances d estimation Présentation aux 41èmes journées de Statistique, 2009 Article en préparation Julie Bertrand 01/12/09 22 / 32
28 Pharmacogénétique de deux antirétroviraux indinavir : inhibiteur de protéase névirapine : inhibiteur de la transcriptase inverse modèle pharmacocinétique connu Pharmacogénétique d un antispychotique en développement détermination du modèle pharmacocinétique produit parent et métabolite actif Effets aléatoires modèle exponentiel inter-sujets inter-occasions prélèvements recueillis à plusieurs visites dans deux études Modèle de covariables ascendante sur RT ou test de ald correction par permutation sur les covariables finales Algorithme d estimation : SAEM (MONOIX) Julie Bertrand 01/12/09 23 / 32
29 Essai -ANRS données Objectif : évaluer l intérêt du suivi thérapeutique pharmacologique des inhibiteurs de protéase 40 patients VIH naïfs de traitement dans le bras indinavir + ritonavir profils PK à 1, 3, 6 et 12 h, deux semaines (S2) après initiation du traitement (J0) Indinavir et ritonavir substrats de la P-gP et du cytochrome P450 génotypage des gènes ABCB1, CYP 3A4 et CYP 3A5 Marqueurs de l efficacité et de la toxicité à court terme log-charges virales à J0 et à S2 cholestérol total, HD, triglycérides et glycémie 4 semaines avant (S-4) et après (S4) J0 apparition de diarrhées de grade II entre S-4 et S4 Julie Bertrand 01/12/09 24 / 32
30 Essai -ANRS résultats Concentration indinavir (ng/m) *1A*1A *1A*1B *1B*1B CYP3A4 genotype Temps (h) Constante d absorption diminuée de 70% chez les patients CYP 3A4*1B*1B (p=0.04) concentrations maximales diminuées (p=0.04) élévation des triglycérides à court terme plus faible (p=0.02) pouvoir inhibiteur du ritonavir moindre chez les patients CYP 3A4*1B*1B k a indinavir (/h) European Journal of Clinical Pharmacology, 2009 Julie Bertrand 01/12/09 25 / 32
31 Essai -ANRS données Objectif : caractériser la pharmacocinétique de la névirapine chez les patients cambodgiens et identifier les facteurs de variabilité 170 patients VIH recevant de la névirapine 145 patients avec une concentration résiduelle après 18 mois (M18) 161 patients avec une concentration résiduelle après 36 mois (M36) 10 patients avec une PK à 1, 2, 4, 8 et 12 h Névirapine substrat de la P-gP et du cytochrome P450 génotypage des gènes ABCB1, CYP 3A5 et CYP 2B6 Julie Bertrand 01/12/09 26 / 32
32 Essai -ANRS résultats Concentrations de nevirapine (ng/m) Time (h) Cl/F névirapine (/h) GG GT TT CYP2B6 G516T genotype Très bonne observance et efficacité du traitement Identification des fréquences alléliques dans la population cambodgienne Cl/F diminuée de 12 et 37% chez les patients CYP 2B6 516GT et TT (p=0.01 et <0.001) Article en préparation Julie Bertrand 01/12/09 27 / 32
33 Essai - données Objectif : évaluer le bénéfice thérapeutique du traitement par le nouvel agent étude de phase II internationale, multicentrique, randomisée en double aveugle avec un bras contrôle 101 patients dans les bras de traitement par le nouvel agent 3 doses 5, 10 et 20 mg 97 patients avec une PK à 1, 3, 6 et 24 h après 4 semaines de traitement (S4) 72 patients avec une PK à 1, 3, 6 et 24 h après 8 semaines de traitement (S8) Génotypages produit parent substrat de l enzyme CYP2C19 métabolite substrat de l enzyme CYP2D6 Julie Bertrand 01/12/09 28 / 32
34 Essai - résultats 1/2 Back-transformation (N-acetyltransférases) Effet de premier passage avec fractionnement de la dose Hypothèses V p = V m : identifiabilité des paramètres Effet dose linéaire sur f Julie Bertrand 01/12/09 29 / 32
35 Essai - résultats 2/2 Concentration de produit parent (nmol/) S S8 24 Temps (h) Concentration de métabolite (nmol/) S S8 24 Temps (h) η^clmo EM PM CYP2D6 phenotype Clairance d élimination du métabolite diminuée de 47% chez les patients CYP 2D6 métaboliseurs lents (PM) (p=0.009) répercussion sur la pharmacocinétique du produit parent à travers le mécanisme de back-transformation Article en préparation Julie Bertrand 01/12/09 30 / 32
36 es MNEMs sont un outil particulièrement adapté à la planification et l évaluation d études pharmacogénétiques modèles complexes protocoles flexibles SAEM : méthode d estimation exact, stable et rapide Inflation de l erreur de type I des tests sur des protocoles communément réalisés effectifs réduits distribution déséquilibrée de la covariable génétique test de permutation Stratégies de d un modèle de l effet gène AIC et AIC C : sur- de covariables Impact sur adaptation du traitement taille de l effet gène conséquence sur efficacité et toxicité Julie Bertrand 01/12/09 31 / 32
37 Explorer les performances du test basé sur les ˆη i modèle plus complexe variance résiduelle augmentée Sous-estimation des variances d estimation facteur de correction : N? p? concept d effective sample size maximum de vraisemblance restreinte (indstrom et Bates, 1990) ; (Meza et al, 2007) Test du score Stratégies de d un effet gène autres cadres de simulation, autres critères Effet de plusieurs gènes inférence haplotypique inférence multipoint Julie Bertrand 01/12/09 32 / 32
38 ANNEXES Julie Bertrand 01/12/09 33 / 32
39 Sous-estimation des variances d estimation Résultats avec SAEM Erreurs d estimation Erreur de type I (%) β 1 β 2 SousH0 Sous H 1 Erreurs d estimation (SE) N=40/n=4 N=80/n=2 N=100/n=4,1 N=200/n=4 Erreur de type I/SE N=40/n=4 N=80/n=2 N=100/n=4,1 N=200/n= Puissance corrigée (%) Puissance corrigée/se SE mé dιane SE emp irique d e β 2 s ou s H 0 SE empirique de β 2 sous H 1 Julie Bertrand 01/12/09 34 / 32
40 Essai Comparaison forme analytique (FA) / équations différentielles (ED) Modèle structural final Données à S4 uniquement ogiciel Code F p K a V Cl po Cl pm Cl mo Cl mp σ p σ m NONMEM V ED NONMEM VI FA MONOIX 2.4 ED FA Julie Bertrand 01/12/09 35 / 32
Evaluation des modèles non-linéaires à effets mixtes
Evaluation des effets mixtes INSERM UMR738 GDR Statistiques et Santé, 20 octobre 2009 Pharmacométrie Définition modélisation des données obtenues lors d essais cliniques sur des médicaments développement
TABLE DES MATIERES. C Exercices complémentaires 42
TABLE DES MATIERES Chapitre I : Echantillonnage A - Rappels de cours 1. Lois de probabilités de base rencontrées en statistique 1 1.1 Définitions et caractérisations 1 1.2 Les propriétés de convergence
Simulation de variables aléatoires
Chapter 1 Simulation de variables aléatoires Références: [F] Fishman, A first course in Monte Carlo, chap 3. [B] Bouleau, Probabilités de l ingénieur, chap 4. [R] Rubinstein, Simulation and Monte Carlo
Soutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes
Soutenance de stage Laboratoire des Signaux et Systèmes Bornes inférieures bayésiennes de l'erreur quadratique moyenne. Application à la localisation de points de rupture. M2R ATSI Université Paris-Sud
Introduction à l approche bootstrap
Introduction à l approche bootstrap Irène Buvat U494 INSERM buvat@imedjussieufr 25 septembre 2000 Introduction à l approche bootstrap - Irène Buvat - 21/9/00-1 Plan du cours Qu est-ce que le bootstrap?
Détection et prise en charge de la résistance aux antirétroviraux
Détection et prise en charge de la résistance aux antirétroviraux Jean Ruelle, PhD AIDS Reference Laboratory, UCLouvain, Bruxelles Corata 2011, Namur, 10 juin 2011 Laboratoires de référence SIDA (Belgique)
TABLE DES MATIÈRES. PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats. Pierre Dagnelie
PRINCIPES D EXPÉRIMENTATION Planification des expériences et analyse de leurs résultats Pierre Dagnelie TABLE DES MATIÈRES 2012 Presses agronomiques de Gembloux pressesagro.gembloux@ulg.ac.be www.pressesagro.be
Suivi thérapeutique des médicaments antirétroviraux: Aspects pharmacologiques et pharmacogénomiques
Suivi thérapeutique des médicaments antirétroviraux: Aspects pharmacologiques et pharmacogénomiques PD Dr Laurent Decosterd, PhD Laboratoire de la Division de Pharmacologie clinique CHUV Lausanne ARL,
Nouveaux Anti-thrombotiques. Prof. Emmanuel OGER Pharmacovigilance Pharmaco-épidémiologie Faculté de Médecine Université de Rennes 1
Nouveaux Anti-thrombotiques Prof. Emmanuel OGER Pharmacovigilance Pharmaco-épidémiologie Faculté de Médecine Université de Rennes 1 Classification Antithrombines directes o Ximélagatran EXANTA o Désirudine
Validation clinique des marqueurs prédictifs le point de vue du méthodologiste. Michel Cucherat UMR CNRS 5558 - Lyon
Validation clinique des marqueurs prédictifs le point de vue du méthodologiste Michel Cucherat UMR CNRS 5558 - Lyon Marqueur prédictif - Définition Un marqueur prédictif est un marqueur qui prédit le bénéfice
Gènes Diffusion - EPIC 2010
Gènes Diffusion - EPIC 2010 1. Contexte. 2. Notion de génétique animale. 3. Profil de l équipe plateforme. 4. Type et gestion des données biologiques. 5. Environnement Matériel et Logiciel. 6. Analyses
Génétique et génomique Pierre Martin
Génétique et génomique Pierre Martin Principe de la sélections Repérage des animaux intéressants X Accouplements Programmés Sélection des meilleurs mâles pour la diffusion Index diffusés Indexation simultanée
Modèles pour données répétées
Résumé Les données répétées, ou données longitudinales, constituent un domaine à la fois important et assez particulier de la statistique. On entend par données répétées des données telles que, pour chaque
La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation
La survie nette actuelle à long terme Qualités de sept méthodes d estimation PAR Alireza MOGHADDAM TUTEUR : Guy HÉDELIN Laboratoire d Épidémiologie et de Santé publique, EA 80 Faculté de Médecine de Strasbourg
Essais cliniques de phase 0 : état de la littérature 2006-2009
17 èmes Journées des Statisticiens des Centres de Lutte contre le Cancer 4 ème Conférence Francophone d Epidémiologie Clinique Essais cliniques de phase 0 : état de la littérature 2006-2009 Q Picat, N
STATISTIQUES. UE Modélisation pour la biologie
STATISTIQUES UE Modélisation pour la biologie 2011 Cadre Général n individus: 1, 2,..., n Y variable à expliquer : Y = (y 1, y 2,..., y n ), y i R Modèle: Y = Xθ + ε X matrice du plan d expériences θ paramètres
23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement
23. Interprétation clinique des mesures de l effet traitement 23.1. Critères de jugement binaires Plusieurs mesures (indices) sont utilisables pour quantifier l effet traitement lors de l utilisation d
Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes
Analyse de la variance Comparaison de plusieurs moyennes Biostatistique Pr. Nicolas MEYER Laboratoire de Biostatistique et Informatique Médicale Fac. de Médecine de Strasbourg Mars 2011 Plan 1 Introduction
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE. Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE. (durée : cinq heures)
CONCOURS D ENTREE A L ECOLE DE 2007 CONCOURS EXTERNE Cinquième épreuve d admissibilité STATISTIQUE (durée : cinq heures) Une composition portant sur la statistique. SUJET Cette épreuve est composée d un
Contents. 1 Introduction Objectifs des systèmes bonus-malus Système bonus-malus à classes Système bonus-malus : Principes
Université Claude Bernard Lyon 1 Institut de Science Financière et d Assurances Système Bonus-Malus Introduction & Applications SCILAB Julien Tomas Institut de Science Financière et d Assurances Laboratoire
Avis 6 novembre 2013
COMMISSION DE LA TRANSPARENCE Avis 6 novembre 2013 ISENTRESS, comprimé à croquer 25 mg Flacon de 60 comprimés (CIP : 3400926992408) ISENTRESS, comprimé à croquer sécable 100 mg Flacon de 60 comprimés (CIP
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING»
LA NOTATION STATISTIQUE DES EMPRUNTEURS OU «SCORING» Gilbert Saporta Professeur de Statistique Appliquée Conservatoire National des Arts et Métiers Dans leur quasi totalité, les banques et organismes financiers
Nouveaux anticoagulants oraux (NOAC)
Nouveaux anticoagulants oraux (NOAC) Mécanisme d action Suivi biologique: comment et quand? A.Demulder IRIS-Lab 15/05/2013 1 Anticoagulants «traditionnels»: HNF Parentéral Suivi biologique avec ajustement
la lettre Individualisation thérapeutique et analgésiques vers une médecine personnalisée DOSSIER www.institut-upsa-douleur.org
SEPTEMBRE 2012 37 n la lettre de l Institut UPSA de la douleur DOSSIER Individualisation thérapeutique et analgésiques vers une médecine personnalisée Jules DESMEULES Service de Pharmacologie et Toxicologie
Méthodes de Simulation
Méthodes de Simulation JEAN-YVES TOURNERET Institut de recherche en informatique de Toulouse (IRIT) ENSEEIHT, Toulouse, France Peyresq06 p. 1/41 Remerciements Christian Robert : pour ses excellents transparents
NON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX
NON-LINEARITE ET RESEAUX NEURONAUX Vêlayoudom MARIMOUTOU Laboratoire d Analyse et de Recherche Economiques Université de Bordeaux IV Avenue. Leon Duguit, 33608 PESSAC, France tel. 05 56 84 85 77 e-mail
Les nouveaux anticoagulants oraux : quelles interactions médicamenteuses?
Les nouveaux anticoagulants oraux : quelles interactions médicamenteuses? Dr Stéphanie Chhun, Pharmacologue (Hôpital Universitaire Necker Enfants-Malades) Pr Stéphane Mouly, Interniste (Hôpital Lariboisière)
Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve
Item 169 : Évaluation thérapeutique et niveau de preuve COFER, Collège Français des Enseignants en Rhumatologie Date de création du document 2010-2011 Table des matières ENC :...3 SPECIFIQUE :...3 I Différentes
Feuille 6 : Tests. Peut-on dire que l usine a respecté ses engagements? Faire un test d hypothèses pour y répondre.
Université de Nantes Année 2013-2014 L3 Maths-Eco Feuille 6 : Tests Exercice 1 On cherche à connaître la température d ébullition µ, en degrés Celsius, d un certain liquide. On effectue 16 expériences
La classification automatique de données quantitatives
La classification automatique de données quantitatives 1 Introduction Parmi les méthodes de statistique exploratoire multidimensionnelle, dont l objectif est d extraire d une masse de données des informations
Mesure agnostique de la qualité des images.
Mesure agnostique de la qualité des images. Application en biométrie Christophe Charrier Université de Caen Basse-Normandie GREYC, UMR CNRS 6072 Caen, France 8 avril, 2013 C. Charrier NR-IQA 1 / 34 Sommaire
PLACE DES NOUVEAUX ANTICOAGULANTS ORAUX CHEZ LE SUJET AGE
Journée Club NeuroVasculaire Ile-de-France 27 mai 2014 PLACE DES NOUVEAUX ANTICOAGULANTS ORAUX CHEZ LE SUJET AGE Eric PAUTAS Hôpital Charles Foix UFR Médecine G.H. Pitié-Salpêtrière-Ch.Foix Inserm U765
Au-delà du coalescent : quels modèles pour expliquer la di
Au-delà du coalescent : quels modèles pour expliquer la diversité génétique? LPMA, Université Paris 6, CMAP Polytechnique 13 octobre 2009 A partir de travaux conjoints avec N. Berestycki, V. Limic, J.
distribution quelconque Signe 1 échantillon non Wilcoxon gaussienne distribution symétrique Student gaussienne position
Arbre de NESI distribution quelconque Signe 1 échantillon distribution symétrique non gaussienne Wilcoxon gaussienne Student position appariés 1 échantillon sur la différence avec référence=0 2 échantillons
La fonction exponentielle
DERNIÈRE IMPRESSION LE 2 novembre 204 à :07 La fonction exponentielle Table des matières La fonction exponentielle 2. Définition et théorèmes.......................... 2.2 Approche graphique de la fonction
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 2014 Corrigé
Baccalauréat ES Pondichéry 7 avril 204 Corrigé EXERCICE 4 points Commun à tous les candidats. Proposition fausse. La tangente T, passant par les points A et B d abscisses distinctes, a pour coefficient
Lois de probabilité. Anita Burgun
Lois de probabilité Anita Burgun Problème posé Le problème posé en statistique: On s intéresse à une population On extrait un échantillon On se demande quelle sera la composition de l échantillon (pourcentage
PROGRAMME (Susceptible de modifications)
Page 1 sur 8 PROGRAMME (Susceptible de modifications) Partie 1 : Méthodes des revues systématiques Mercredi 29 mai 2013 Introduction, présentation du cours et des participants Rappel des principes et des
Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire
Essais précoces non comparatifs : principes et calcul du nombre de sujets nécessaire Sylvie CHABAUD Direction de la Recherche Clinique et de l Innovation : Centre Léon Bérard - Lyon Unité de Biostatistique
Sélection et Évaluation Quantitative des Médicaments pour la Prise en Charge du VIH/SIDA. Sophie Logez, OMS/PSM Addis Abeba, Ethiopie, Février 2005
Sélection et Évaluation Quantitative des Médicaments pour la Prise en Charge du VIH/SIDA Sophie Logez, OMS/PSM Addis Abeba, Ethiopie, Février 2005 Sélection et Évaluation Quantitative Références Sélection
Application de la méthode de surface de réponse stochastique à l analyse de stabilité d un tunnel pressurisé
Application de la méthode de surface de réponse stochastique à l analyse de stabilité d un tunnel pressurisé Guilhem Mollon 1, Daniel Dias 2, Abdul-Hamid Soubra 3 1 Doctorant, Laboratoire de Génie Civil
Traitement de l hépatite C: données récentes
Traitement de l hépatite C: données récentes J.-P. BRONOWICKI (Vandœuvre-lès-Nancy) Tirés à part : Jean-Pierre Bronowicki Service d Hépatogastroentérologie, CHU de Nancy, 54500 Vandœuvre-lès-Nancy. Le
Modèles et simulations informatiques des problèmes de coopération entre agents
Modèles et simulations informatiques des problèmes de coopération entre agents Bruno Beaufils LIFL Axe CIM Équipe SMAC Laboratoire d'informatique Plan 1. Motivations 2. Dilemme itéré du prisonnier 3. Simulations
27 ème JOURNEE SPORT ET MEDECINE Dr Roukos ABI KHALIL Digne Les Bains 23 novembre 2013
27 ème JOURNEE SPORT ET MEDECINE Dr Roukos ABI KHALIL Digne Les Bains 23 novembre 2013 Les Nouveaux Anticoagulants Oraux (NACO) dans la maladie thrombo embolique veineuse INTRODUCTION Thrombose veineuse
Interception des signaux issus de communications MIMO
Interception des signaux issus de communications MIMO par Vincent Choqueuse Laboratoire E 3 I 2, EA 3876, ENSIETA Laboratoire LabSTICC, UMR CNRS 3192, UBO 26 novembre 2008 Interception des signaux issus
Cours de méthodes de scoring
UNIVERSITE DE CARTHAGE ECOLE SUPERIEURE DE STATISTIQUE ET D ANALYSE DE L INFORMATION Cours de méthodes de scoring Préparé par Hassen MATHLOUTHI Année universitaire 2013-2014 Cours de méthodes de scoring-
Les triptans. quel casse-tête! Kim Messier et Michel Lapierre. Vous voulez prescrire des triptans? Lisez ce qui suit!
Fédération des médecins omnipraticiens du Québec Les triptans quel casse-tête! Kim Messier et Michel Lapierre Vous voulez prescrire des triptans? Lisez ce qui suit! Les triptans, des agonistes sélectifs
IBM SPSS Regression 21
IBM SPSS Regression 21 Remarque : Avant d utiliser ces informations et le produit qu elles concernent, lisez les informations générales sous Remarques sur p. 46. Cette version s applique à IBM SPSS Statistics
AICp. Vincent Vandewalle. To cite this version: HAL Id: inria-00386678 https://hal.inria.fr/inria-00386678
Sélection prédictive d un modèle génératif par le critère AICp Vincent Vandewalle To cite this version: Vincent Vandewalle. Sélection prédictive d un modèle génératif par le critère AICp. 41èmes Journées
Etude des propriétés empiriques du lasso par simulations
Etude des propriétés empiriques du lasso par simulations L objectif de ce TP est d étudier les propriétés empiriques du LASSO et de ses variantes à partir de données simulées. Un deuxième objectif est
Évaluation du risque cardiovasculaire dans le contexte de l hypertension artérielle et de son traitement
Évaluation du risque cardiovasculaire dans le contexte de l hypertension artérielle et de son traitement DIU HTA François Gueyffier Service de pharmacologie clinique UMR CNRS 5558 CIC 201, LYON francois.gueyffier@chu-lyon.fr
Chapitre 7. Statistique des échantillons gaussiens. 7.1 Projection de vecteurs gaussiens
Chapitre 7 Statistique des échantillons gaussiens Le théorème central limite met en évidence le rôle majeur tenu par la loi gaussienne en modélisation stochastique. De ce fait, les modèles statistiques
!" #$#% #"& ' ( &)(*"% * $*' )#""*(+#%(' $#),")- '(*+.%#"'#/* "'") $'
!" #$#% #"& ' ( &)(*"% * $*' )#""*(+#%(' $#),")- '(*+.%#"'#/* "'") $' &!*#$)'#*&)"$#().*0$#1' '#'((#)"*$$# ' /("("2"(' 3'"1#* "# ),," "*(+$#1' /&"()"2$)'#,, '#' $)'#2)"#2%#"!*&# )' )&&2) -)#( / 2) /$$*%$)'#*+)
Évaluation de la régression bornée
Thierry Foucart UMR 6086, Université de Poitiers, S P 2 M I, bd 3 téléport 2 BP 179, 86960 Futuroscope, Cedex FRANCE Résumé. le modèle linéaire est très fréquemment utilisé en statistique et particulièrement
Pharmacologie des «nouveaux» anticoagulants oraux
Pharmacologie des «nouveaux» anticoagulants oraux Apixaban, Dabigatran, Rivaroxaban Pr D. DEPLANQUE Département de Pharmacologie médicale EA 1046 et CIC 9301 INSERM-CHRU, Institut de Médecine Prédictive
Exo7. Calculs de déterminants. Fiche corrigée par Arnaud Bodin. Exercice 1 Calculer les déterminants des matrices suivantes : Exercice 2.
Eo7 Calculs de déterminants Fiche corrigée par Arnaud Bodin Eercice Calculer les déterminants des matrices suivantes : Correction Vidéo ( ) 0 6 7 3 4 5 8 4 5 6 0 3 4 5 5 6 7 0 3 5 4 3 0 3 0 0 3 0 0 0 3
INF6304 Interfaces Intelligentes
INF6304 Interfaces Intelligentes filtres collaboratifs 1/42 INF6304 Interfaces Intelligentes Systèmes de recommandations, Approches filtres collaboratifs Michel C. Desmarais Génie informatique et génie
Théorie de l estimation et de la décision statistique
Théorie de l estimation et de la décision statistique Paul Honeine en collaboration avec Régis Lengellé Université de technologie de Troyes 2013-2014 Quelques références Decision and estimation theory
Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés
Analyses de Variance à un ou plusieurs facteurs Régressions Analyse de Covariance Modèles Linéaires Généralisés Professeur Patrice Francour francour@unice.fr Une grande partie des illustrations viennent
Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA
Tests d indépendance en analyse multivariée et tests de normalité dans les modèles ARMA Soutenance de doctorat, sous la direction de Pr. Bilodeau, M. et Pr. Ducharme, G. Université de Montréal et Université
LA MESURE DE MASSE POUR LA DÉTERMINATION DE PÉRIODES RADIOACTIVES
LA EURE DE AE POUR LA DÉTERINATION DE PÉRIODE RADIOACTIVE CEA ACLAY, DEN/DAN/DPC ervice d Études Analytiques et de Réactivité des urfaces Laboratoire de développement Analytique Nucléaire Isotopique et
SYNOPSIS INFORMATIONS GÉNÉRALES
Evaluation de l utilisation d un anticoagulant anti-xa direct oral, Apixaban, dans la prévention de la maladie thromboembolique veineuse chez les patients traités par IMiDs au cours du myélome : étude
Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales
Filtrage stochastique non linéaire par la théorie de représentation des martingales Adriana Climescu-Haulica Laboratoire de Modélisation et Calcul Institut d Informatique et Mathématiques Appliquées de
PROBABILITES ET STATISTIQUE I&II
PROBABILITES ET STATISTIQUE I&II TABLE DES MATIERES CHAPITRE I - COMBINATOIRE ELEMENTAIRE I.1. Rappel des notations de la théorie des ensemble I.1.a. Ensembles et sous-ensembles I.1.b. Diagrammes (dits
Modèles à Événements Discrets. Réseaux de Petri Stochastiques
Modèles à Événements Discrets Réseaux de Petri Stochastiques Table des matières 1 Chaînes de Markov Définition formelle Idée générale Discrete Time Markov Chains Continuous Time Markov Chains Propriétés
Gestion obligataire passive
Finance 1 Université d Evry Séance 7 Gestion obligataire passive Philippe Priaulet L efficience des marchés Stratégies passives Qu est-ce qu un bon benchmark? Réplication simple Réplication par échantillonnage
Problèmes arithmétiques issus de la cryptographie reposant sur les réseaux
Problèmes arithmétiques issus de la cryptographie reposant sur les réseaux Damien Stehlé LIP CNRS/ENSL/INRIA/UCBL/U. Lyon Perpignan, Février 2011 Damien Stehlé Problèmes arithmétiques issus de la cryptographie
VIH & Interactions Médicamenteuses
VIH & Interactions Médicamenteuses L ABC en quizz K. De Heller & M.Cavassini MIN-IAL, le 21 avril 2005 Ce que je ne vais pas aborder Les interactions médicamenteuses entre les différents antirétroviraux!!!
Tests non-paramétriques de non-effet et d adéquation pour des covariables fonctionnelles
Tests non-paramétriques de non-effet et d adéquation pour des covariables fonctionnelles Valentin Patilea 1 Cesar Sanchez-sellero 2 Matthieu Saumard 3 1 CREST-ENSAI et IRMAR 2 USC Espagne 3 IRMAR-INSA
Dan Istrate. Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier
Détection et reconnaissance des sons pour la surveillance médicale Dan Istrate le 16 décembre 2003 Directeur de thèse : Eric Castelli Co-Directeur : Laurent Besacier Thèse mené dans le cadre d une collaboration
Perspectives en sciences sociales et santé publique. Bernard Taverne (CRCF/IRD)
Perspectives en sciences sociales et santé publique Bernard Taverne (CRCF/IRD) Journée scientifique ANRS, Dakar 25 juin 2010 Le devenir des patients au delà d un processus de recherche clinique, Organisation
Lettre à l éditeur. Résistance du VIH aux Antirétroviraux : Quoi de neuf au Mali? Quelles. perspectives?
Lettre à l éditeur Résistance du VIH aux Antirétroviraux : Quoi de neuf au Mali? Quelles perspectives? HIV Antiretroviral Drug Resistance: What s new in Mali? What is the future? Maiga AI 1,2, Sangare
MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS
MODELE A CORRECTION D ERREUR ET APPLICATIONS Hélène HAMISULTANE Bibliographie : Bourbonnais R. (2000), Econométrie, DUNOD. Lardic S. et Mignon V. (2002), Econométrie des Séries Temporelles Macroéconomiques
Plan. Introduction. Les Nouveaux Anticoagulants Oraux et le sujet âgé. Audit de prescription au Centre Hospitalier Geriatrique du Mont d Or
Plan Introduction Les Nouveaux Anticoagulants Oraux et le sujet âgé Audit de prescription au Centre Hospitalier Geriatrique du Mont d Or Introduction NACO: une actualité brûlante! AVK: Plus forte incidence
Les nouveaux anticoagulants ont ils une place aux Urgences?
Les nouveaux anticoagulants ont ils une place aux Urgences? Emmanuel Andrès Service de Médecine Interne Diabète et Maladies métabolique Clinique Médicale B - CHRU de Strasbourg Remerciements au Professeur
Introduction au Data-Mining
Introduction au Data-Mining Alain Rakotomamonjy - Gilles Gasso. INSA Rouen -Département ASI Laboratoire PSI Introduction au Data-Mining p. 1/25 Data-Mining : Kèkecé? Traduction : Fouille de données. Terme
Principe d un test statistique
Biostatistiques Principe d un test statistique Professeur Jean-Luc BOSSON PCEM2 - Année universitaire 2012/2013 Faculté de Médecine de Grenoble (UJF) - Tous droits réservés. Objectifs pédagogiques Comprendre
Aspects pratiques du traitement de la MTEV
JFA Aspects pratiques du traitement de la MTEV 1 er février 2013 Isabelle Mahé Hôpital Louis Mourier Médecine Interne APHP, Université Paris 7 Conflits d intérêt Conseil en développement Daiichi Sankyo,
Observation. Merci à l équipe de pharmaciens FormUtip iatro pour ce cas
Cas clinique M. ZAC Observation Mr ZAC ans, 76 ans, 52 kg, est admis aux urgences pour des algies fessières invalidantes, résistantes au AINS. Ses principaux antécédents sont les suivants : une thrombopénie
Tests du χ 2. on accepte H 0 bonne décision erreur de seconde espèce on rejette H 0 erreur de première espèce bonne décision
Page n 1. Tests du χ 2 une des fonctions des statistiques est de proposer, à partir d observations d un phénomène aléatoire (ou modélisé comme tel) une estimation de la loi de ce phénomène. C est que nous
I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES
I - PUISSANCE D UN POINT PAR RAPPORT A UN CERCLE CERCLES ORTHOGONAUX POLES ET POLAIRES Théorème - Définition Soit un cercle (O,R) et un point. Une droite passant par coupe le cercle en deux points A et
COMPARAISON DE LOGICIELS TESTANT L INDEPENDANCE DE VARIABLES BINAIRES
J. sci. pharm. biol., Vol.9, n - 00, pp. 9-0 EDUCI 00 9 VALLEE POLNEAU S.* DIAINE C. COMPARAISON DE LOGICIELS TESTANT L INDEPENDANCE DE VARIABLES BINAIRES Notre étude visait à comparer les résultats obtenus
Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I
Analyse stochastique de la CRM à ordre partiel dans le cadre des essais cliniques de phase I Roxane Duroux 1 Cadre de l étude Cette étude s inscrit dans le cadre de recherche de doses pour des essais cliniques
MCMC et approximations en champ moyen pour les modèles de Markov
MCMC et approximations en champ moyen pour les modèles de Markov Gersende FORT LTCI CNRS - TELECOM ParisTech En collaboration avec Florence FORBES (Projet MISTIS, INRIA Rhône-Alpes). Basé sur l article:
Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ². José LABARERE
UE4 : Biostatistiques Chapitre 6 Test de comparaison de pourcentages χ² José LABARERE Année universitaire 2010/2011 Université Joseph Fourier de Grenoble - Tous droits réservés. Plan I. Nature des variables
Introduction à la statistique non paramétrique
Introduction à la statistique non paramétrique Catherine MATIAS CNRS, Laboratoire Statistique & Génome, Évry http://stat.genopole.cnrs.fr/ cmatias Atelier SFDS 27/28 septembre 2012 Partie 2 : Tests non
Le Comité Scientifique a traité les questions suivantes : «Association reconnue d utilité publique» - 1 -
- 1 - Prise de position de l'association Française pour l'etude du Foie (AFEF) sur les trithérapies (Peg-IFN + ribavirine + inhibiteur de protéase) dans la prise en charge des malades atteints d'hépatite
Après la prévention veineuse
Les nouveaux anticoagulants oraux s attaquent à l embolie pulmonaire Résumé : Les nouveaux anticoagulants oraux vont transformer la prise en charge de la maladie thromboembolique veineuse, que ce soit
De nombreux composés comportant le squelette aryléthanolamine (Ar-CHOH-CH2-NHR) interfèrent avec le
[E1-2007S] pp75 (40 points) Chimie Thérapeutique - Pharmacologie De nombreux composés comportant le squelette aryléthanolamine (Ar-CHOH-CH2-NHR) interfèrent avec le système adrénergique. Leur profil d
Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires
Nouvelles propositions pour la résolution exacte du sac à dos multi-objectif unidimensionnel en variables binaires Julien Jorge julien.jorge@univ-nantes.fr Laboratoire d Informatique de Nantes Atlantique,
TRAITEMENT DES DONNEES MANQUANTES AU MOYEN DE L ALGORITHME DE KOHONEN
TRAITEMENT DES DONNEES MANQUANTES AU MOYEN DE L ALGORITHME DE KOHONEN Marie Cottrell, Smaïl Ibbou, Patrick Letrémy SAMOS-MATISSE UMR 8595 90, rue de Tolbiac 75634 Paris Cedex 13 Résumé : Nous montrons
OUTIL D'EVALUATION DU TEMPS ARC / CHEF DE PROJET PROMOTEUR REQUIS POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE V 2.3 DE L OUTIL NOTICE D UTILISATION
OUTIL D'EVALUATION DU TEMPS ARC / CHEF DE PROJET PROMOTEUR REQUIS POUR UNE RECHERCHE BIOMEDICALE V 2.3 DE L OUTIL NOTICE D UTILISATION i) Contexte :... - 2 - ii) But de l outil :... - 2 - iii) Fonctionnement
Place de l interféron dans le traitement de l hépatite B chez le patient co-infecté VIH
Place de l interféron dans le traitement de l hépatite B chez le patient co-infecté VIH Lionel PIROTH CHU Dijon, Université de Bourgogne Tours juin 2012 Un problème? VIH-VHB Piroth L et al, J Hepatol,
Biostatistiques : Petits effectifs
Biostatistiques : Petits effectifs Master Recherche Biologie et Santé P. Devos DRCI CHRU de Lille EA2694 patrick.devos@univ-lille2.fr Plan Données Générales : Définition des statistiques Principe de l
La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1
La Licence Mathématiques et Economie-MASS Université de Sciences Sociales de Toulouse 1 La licence Mathématiques et Economie-MASS de l Université des Sciences Sociales de Toulouse propose sur les trois
Arbres binaires de décision
1 Arbres binaires de décision Résumé Arbres binaires de décision Méthodes de construction d arbres binaires de décision, modélisant une discrimination (classification trees) ou une régression (regression
Apprentissage Automatique
Apprentissage Automatique Introduction-I jean-francois.bonastre@univ-avignon.fr www.lia.univ-avignon.fr Définition? (Wikipedia) L'apprentissage automatique (machine-learning en anglais) est un des champs
PROGRAF MC Toutes indications
PROGRAF MC Toutes indications AVRIL 2015 Marque de commerce : Prograf Dénomination commune : Tacrolimus Fabricant : Astellas Forme : Capsule Teneurs : 0,5 mg, 1 mg et 5 mg Exemption de l application de
Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R
Les simulations dans l enseignement des sondages Avec le logiciel GENESIS sous SAS et la bibliothèque Sondages sous R Yves Aragon, David Haziza & Anne Ruiz-Gazen GREMAQ, UMR CNRS 5604, Université des Sciences
NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION
NOTE SUR LA MODELISATION DU RISQUE D INFLATION 1/ RESUME DE L ANALYSE Cette étude a pour objectif de modéliser l écart entre deux indices d inflation afin d appréhender le risque à très long terme qui