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Statistiques des plans d'expérience et d’échantillonnage

Statistiques des plans d'expérience et d’échantillonnage

En pratique :

Volume horaire de cours : 11
Volume horaire global de TD : 15
Volume horaire global de TP : 27
Volume horaire pour d'autres type d'enseignement : 2
Langue principale : français
Nombre de crédits européens : 6

Description du contenu de l'enseignement

Programme des enseignements :
·Module 1 : Bases théoriques des stratégies et des analyses statistiques liées

  • Rappel sur les statistiques inférentielles (2hCM, 4h TD) : Cours et 2 séances de 2h de TD d’introduction à R (manipulation des jeux de données, graphiques, tests)
  • Stratégies d’échantillonnage et plans d’expérience (4h CM) : Théorie (cours)
  • ANOVA (4h CM et 6h TD) : Théorie sur analyse de variance (cours) et 3 séances de 2h de TD d’applications sous R (1 facteur, 2 facteurs, variables emboitées, effet aléatoire)
  • Soutien et préparation au QCM (5h TD)

·Module 2: Stratégies d’échantillonnage et plans d’expérience (2hTD FOAD)
Une séance de 2h de TD sur l’analyse critique de plans avec des exercices et des corrigés accessibles après réponse en FOAD
·Module 3 : Mise en pratique I : récolte de données (11h TP)
Une sortie de terrain pour récolter par échantillonnage des données écologiques (6h)
Un TP en laboratoire pour mettre en place un plan d’expérience (5h)
·Module 4 : Mise en pratique II : analyses sous forme de script (1h CM et 16h TP)
Les données récoltées lors de la sortie et des TPs en laboratoire donnent lieu, pour chaque type de données, à 2 séances de TP de 4h pour l’analyse de ces données et la conception de script R
Une heure de cours pour la correction des scripts


Compétences à acquérir

bjectifs :
Le but de ce cours est d’apprendre les principes fondamentaux de l’échantillonnage, d’apprendre à élaborer un plan d’expérience, de comprendre l’analyse de variance (ANOVA), et de savoir l’appliquer et l’interpréter.

Compétences acquises :
À la fin de ces enseignements l'étudiant doit :
· savoir mettre en place et critiquer une stratégie d’échantillonnage,
· pouvoir établir et critiquer un plan d’expérience,
· savoir analyser un jeu de données à l’aide d’ANOVA et choisir le type d’ANOVA adapté aux données,
· être capable d’écrire un script en langage R.


Modalités pédagogiques

  • en présence
  • hybride

Pré-requis

Pré-requis obligatoires

Pré-requis
Statistiques descriptives, tests univariés (équivalent BQ1 L2BO)