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Outils statistiques en écologie

Outils statistiques en écologie

En pratique :

Volume horaire de cours : 17
Volume horaire global de TD : 5
Volume horaire global de TP : 28
Langue principale : français
Nombre de crédits européens : 6

Description du contenu de l'enseignement

  • Tronc Commun (Module 1 & 2) :

Bloc 1 (Présentiel)
o Démarche + plans d’expérience (rappel) 2h CM
o Revue des méthodes statistiques selon la question 2h CM
o TD Remise à niveau en R 2h TD
o Tests statistiques « à la main » 2h TD
o Pratique Statistiques « univariées » (tests de comparaison de moyenne, anova 1 & 2 facteurs) sur R 4h TP ?

Bloc 2 (FOAD : module 2)
o Tests du khi2 2h CM
o Plans d'expériences 1h CM

Bloc 3 (Présentiel)
o Analyses multivariées (ACP, AFC, CAH) 4h CM
o Interprétation ACP, AFC, CAH 4h TP
o Pratique sous R ACP, AFC, CAH 4h TP
o ACM : Cours & Pratique 1h TD + 2h TP

  • Option Écologie -R (Module 3) :

o Modèle linéaire général (GLM) + comparaison & sélection de modèles 2h CM + 6h TP
o Rééchantillonnage 2h CM + 4h TP
o Intitiation à la programmation (boucles) 2h CM + 4h TP
 

  • Option Ecologie – Pro (Module 4) :

o Initiation aux bases de données 2h CM + 4h TP
o Pratique sous R de différents packages 4h TD
o Présentation du projet d'étude en statistique 2h CM
o Pratique sous R de statistiques univariées et multivariées 8h TP
 

  • Option Biodiversité (Module 5) :

o Principe des Stratégies d’échantillonnage 2h CM
o Échantillonnage des ‘Arthropodes’ 2h CM
o Échantillonnage des 'vertébrés' 2h CM
o Variables et co-variables continues : Ancova, régressions simples, multiples 3h TP
o Données issues de comptage peuplements: GLM. 3h TP
o Statistiques spatiales et auto-corrélation. 3H TP
o Estimateurs de richesse spécifique 3h TP
o Données issues de suivis pop. : CMR, survie 2h TP


Compétences à acquérir

?Objectifs :
Le but de ce cours est :
• d'être capable de décrire un jeu de données comportant plusieurs variables
• de déduire d'un jeu de données des informations sur les liens entre variables et/ou individus
• 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 Savoir décrire un jeu de données,
o Maîtriser l'analyse de données univariées et bivariées.
o Mettre en œuvre une analyse descriptive factorielle (ACP, AFC, CAH,...)
o Savoir utiliser en autonomie le logiciel R pour faire les analyses décrites ci-dessus.


Modalités pédagogiques

  • en présence

Pré-requis

Pré-requis obligatoires

Programme des Ues de stats de licence !: Biologie Quantitative (L2)& Statistiques des Plans d'Expériences (L3) : Statistiques descriptives (moyenne, variance échantillon, écart-type échantillon, représentation graphique), principales lois statistiques, Statistique inférentielle (ecart-type population, variance population, intervalle de dispersion, intervalle de confiance,...), principe des tests statistiques, tests de comparaison de moyenne (2 moyenne ou plus), tests du khi2, corrélation et régression linéaire.