3 crédits
22.0 h + 10.0 h
Q1
Enseignants
Draye Xavier coordinateur; El Ghouch Anouar; Govaerts Bernadette;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Elements de probabilité et de statistique (typiquement les cours BIR 1203 et BIR 1204)
Thèmes abordés
Méthodes quantitatives d'analyse des données dans le domaine de la bioingénierie ' Analyse de la variance à un ou plusieurs critères de classification croisés ou hiérarchisés ' Modèles linéaires généralisés (facteurs catégoriels et continus) ' Modèles aléatoires et mixtes ' Méthodes des moindres carrés et maximum de vraisemblance ' Analyse des données catégorielles
Contenu
Introduction
Modèles pour une réponse quantitative et un facteur fixe
- Modèle linéaire à un facteur quantitatif
- Modèle polynomial ou non linéaire
- Analyse de la variance à un facteur fixe
Modèles linéaires pour une réponse quantitative et deux facteurs fixes
- Analyse de la variance à deux facteurs fixes
- Régression linéaire multiple
- Analyse de covariance et modèle linéaire général
Modèles à composantes de variances
- Analyse de la variance à un facteur aléatoire
- Estimation d'effets aléatoires et de composantes de variance
Modèles linéaires mixtes
- Formulation des effets aléatoires <> structure de la matrice de covariance
- Analyse de modèles mixtes typiques en biologie (génétique, plans expérimentaux)
- Analyse des données longitudinales (répétées)
- Analyse de la covariance en modèles mixtes
Modèles pour données catégorielles (non compris dans le partim LBIRA2101A)
- Tables de contingences
- Régression logistique
- Modèles linéaires généralisés
Modèles pour une réponse quantitative et un facteur fixe
- Modèle linéaire à un facteur quantitatif
- Modèle polynomial ou non linéaire
- Analyse de la variance à un facteur fixe
Modèles linéaires pour une réponse quantitative et deux facteurs fixes
- Analyse de la variance à deux facteurs fixes
- Régression linéaire multiple
- Analyse de covariance et modèle linéaire général
Modèles à composantes de variances
- Analyse de la variance à un facteur aléatoire
- Estimation d'effets aléatoires et de composantes de variance
Modèles linéaires mixtes
- Formulation des effets aléatoires <> structure de la matrice de covariance
- Analyse de modèles mixtes typiques en biologie (génétique, plans expérimentaux)
- Analyse des données longitudinales (répétées)
- Analyse de la covariance en modèles mixtes
Modèles pour données catégorielles (non compris dans le partim LBIRA2101A)
- Tables de contingences
- Régression logistique
- Modèles linéaires généralisés
Méthodes d'enseignement
Cours magistral
Une séance d'introduction à l'importation des données dans SAS
Séances de travaux pratiques préparées par les étudiants, avec un test en cours de trimestre
Une séance d'introduction à l'importation des données dans SAS
Séances de travaux pratiques préparées par les étudiants, avec un test en cours de trimestre
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit comprenant des questions ou exercices méthodologiques, des études de cas, de l'écriture de code SAS. Supports permis: résumé de 20 faces (10 pages resto/verso).
Autres infos
Ce cours peut être donné en anglais.
Ressources
en ligne
en ligne
Moodle
Bibliographie
Documentation obligatoire disponible sur Moodle
- Transparents de théorie et d'exemples liés au cours
- Enoncés d'exercices
- Formulaire
- Transparents de théorie et d'exemples liés au cours
- Enoncés d'exercices
- Formulaire
Documentation facultative disponible sur Moddle
- Documentation SAS/STAT (PROC GLM et PROC MIXED)
- Documentation SAS/STAT (PROC GLM et PROC MIXED)
Faculté ou entité
en charge
en charge
AGRO
