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Biologie quantitative

Biologie quantitative

En pratique :

Volume horaire de cours : 10
Volume horaire global de TD : 6
Volume horaire global de TP : 6
Volume horaire pour d'autres type d'enseignement : 2
Langue principale : français
Nombre de crédits européens : 3

Description du contenu de l'enseignement

Programme des enseignements :
·Cours

  • Statistiques descriptives (Représentation graphique, paramètres descriptifs ,...)
  • Statistiques inférentielles (Estimation des paramètres de la population, intervalle de dispersion, intervalle de confiance)
  • Principales lois statistiques (binomiale, binomiale inverse, Poisson, Normale), Théorème centrale limite
  • Généralités sur les tests statistiques
  • Tests de comparaison de moyenne, paramétriques et non-paramétriques
  • Tests du khi2
  • Corrélation et régression linéaire

·Travaux dirigés & Travaux pratiques
Après une séance d'initiation à R, les séances de TD et de TP seront l'occasion de mettre en œuvre les méthodes statistiques développées en cours à travers de nombreux exercices proposés aux étudiants. L'objectif est de développer l’aptitude à utiliser le logiciel R et à choisir les méthodes adaptées à la problématique posée.


Compétences à acquérir

Objectifs :
Le but de ce cours est :

  • de donner des bases générales solides sur les statistiques pour l'analyse de données
  • d'aborder les principaux paramètres permettant de décrire et d'inférer un jeu de données
  • d'exposer les cas les plus courants de comparaison de deux jeux de données
  • de mettre en œuvre les méthodes développées lors des enseignements en utilisant le logiciel R

Compétences acquises :
À la fin de ces enseignements l'étudiant doit :
o Connaître le vocabulaire de base des statistiques,
o Savoir décrire un jeu de données,
o Savoir inférer les paramètres d'une population en fonction de ceux d'un échantillon
o être capable de comparer des données provenant de deux échantillons différents
o être capable d'étudier le lien entre deux variables obtenues sur un même échantillon
o Savoir utiliser en autonomie le logiciel R pour faire les analyses décrites ci-dessus.


Modalités pédagogiques

  • hybride
  • en présence