Description

Cet enseignement a pour objectif de donner une introduction à diverses techniques de Statistique utilisées en Biologie et une initiation au langage R. Les techniques abordées en cours peuvent être regroupées en trois parties : les techniques de clustering (méthodes hiérarchiques, méthodes par noyaux, introduction aux modèles de mélanges), les techniques de régression linéaire (rappels de régression linéaire simple, régression linéaire multiple et extensions, ajustement de courbes), les techniques d'analyse de la variance (rappels d'analyse de la variance à un facteur, analyse de la variance à plusieurs facteurs, facteurs aléatoires, facteurs emboités). Les TD consistent en une initiation au langage R au travers d'exercices d'illustration des diverses techniques vues en cours.

Compétences requises

Notions élémentaires de calcul matriciel, de Probabilité (notion de variable aléatoire, densité d’une loi de probabilité sur un espace continu) et de Statistique. Ces notions ont été abordées en Licence de Biologie à l’Université de Strasbourg.

Compétences visées

A l’issue de ce cours on devra être capable de comprendre diverses techniques utilisées en clustering, en régression linéaire et en analyse de la variance, et de pouvoir les appliquer à bon escient. On devra être capable de maitriser les bases du logiciel R et de l’utiliser dans le cadre des techniques vues en cours. 

Disciplines

• Mathématiques appliquées et applications des mathématiques

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Jean-Luc Dortet-Bernadet

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Coefficient

3.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves