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Enseignants

Schtickzelle Nicolas;

Langue
d'enseignement

贵谤补苍莽补颈蝉

笔谤茅补濒补产濒别蝉

Pour suive ce cours, il est n茅cessaire de ma卯triser les connaissances et comp茅tences d茅velopp茅es dans le cours LBIO1282 (Gestion et exploitation des donn茅es biologiques)

Le(s) pr茅requis de cette Unit茅 d鈥檈nseignement (UE) sont pr茅cis茅s 脿 la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.

Th猫mes abord茅s

Ce cours pose les bases des probabilit茅s et statistiques n茅cessaires 脿 l鈥檃nalyse de donn茅es biologiques. Les th猫mes abord茅s sont听: th茅orie des probabilit茅s, principes de l'inf茅rence statistique et les principaux types d'analyse statistiques de base.
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.

听

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unit茅 d鈥檈nseignement, l鈥櫭﹖udiant est capable de :
1	Calculer et interpr茅ter les indicateurs les plus courants de la statistique descriptive, y compris les graphiques. Choisir la distribution th茅orique ad茅quate permettant de mod茅liser une variable al茅atoire. D茅montrer sa compr茅hension des principes de l'inf茅rence statistique. Formuler un test d'hypoth猫se en termes d'hypoth猫se nulle et d'hypoth猫se alternative. Choisir, r茅aliser et interpr茅ter une analyse statistique via une m茅thode d'inf茅rence de base (test de t, analyse de la variance, corr茅lation et r茅gression, Xhi虏 ).

Contenu

A travers ce cours, l'茅tudiant.e acquiert les notions et principes de base des probablilit茅s et de l'inf茅rence statistiques n茅cessaires 脿 la d茅marche scientifique. En fin d'apprentissage, il.elle est 脿 m锚me de d茅terminer les caract茅ristiques importantes d'un plan exp茅rimental, de choisir et r茅aliser l'analyse statistique appropri茅e 脿 l'analyse des donn茅es, et d'interpr茅ter les r茅sultats et les 茅ventuelles limitations aux conclusions 脿 en tirer.
Le cours commence par les bases de la th茅orie des probabilit茅s. Il d茅taille ensuite les principes de l'inf茅rence statistique (population vs 茅chantillon; variables et distributions; sources de variations dans les donn茅es; test d'hypoth猫se, p-valeur et erreur de type I et II;听intervalle de confiance...). Les principaux types d'analyse statistiques de base sont d茅taill茅s et illustr茅s: test de t, ANOVA (1, 2 et 3), corr茅lation et r茅gression lin茅aire simple, donn茅es de comptage (X虏).听
Le cours est compl茅t茅听par des travaux pratiques sur ordinateur au moyen du logiciel R qui permettent 脿 l'茅tudiant.e de r茅aliser en pratique toutes les analyses statistiques abord茅es.

M茅thodes d'enseignement

Cours en auditoire et travaux pratiques en salle informatique. L'茅tudiant.e est encourag茅.e 脿 l'interactivit茅 pour toutes ces activit茅s.
Le cours sera aussi interactif que possible et les 茅tudiant.es incit茅.es 脿 poser leurs questions en direct.

Modes d'茅valuation
des acquis des 茅tudiants

Examen 茅crit 脿 livre ouvert constitu茅 de questions 脿 choix mutliples, de questions ouvertes et de r茅solution pratique d'exercices avec le logiciel R sur ordinateur. L'examen est r茅alis茅 sur Moodle, en salle informatique sur campus, sauf si les r猫gles sanitaires imposent un passage de l'examen en distanciel.
Les notes finales devant 锚tre arrondies 脿 l'unit茅, cet听arrondi se fait vers l'unit茅 sup茅rieure si l'茅tudiant 脿 obtenu au moins 50% des points possibles pour la partie "questions de compr茅hension th茅orique" et 50%听des points possibles pour la partie "r茅solution pratique d'exercices", et vers l'unit茅 inf茅rieure si ce n'est pas le cas.

Autres infos

Une connaissance de base du logiciel R est n茅cessaire: l'茅tudiant.e est suppos茅.e 锚tre capable de cr茅er et modifier des jeux de donn茅es en R de mani猫re autonome. Le cours LBIO1282 vise sp茅cifiquement 脿 donner 脿 l'茅tudiant.e ces connaissances; s'il.elle ne l'a pas suivi au pr茅alable, l'茅tudiant.e doit se former de mani猫re autonome 脿 ces comp茅tences, p.ex. au moyen des nombreuses ressources disponibles en ligne gratuitement.

Ressources
en ligne

Les visuels du cours et le mat茅riel en support aux travaux pratiques sont disponibles sur Moodle.
Une s茅rie compl猫te de cours enregistr茅s lors d'une ann茅e ant茅rieure sont disponibles sur Moodle.
Des vid茅os d'introduction aux travaux pratiques sont 茅galement disponibles.

Support de cours

• Les visuels du cours et le mat茅riel en support aux travaux pratiques sont disponibles sur Moodle.

Facult茅 ou entit茅
en charge

> BIOL