Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
3 crédits
22.5 h + 15.0 h
Q1
Enseignants
Govaerts Bernadette;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Matière : Eléments de base de statistique : statistique descriptive, éléments de probabilités, distributions statistiques, inférence en population normale (tests et intervalles de confiance sur une et deux moyennes ou variances), ANOVA 1, Régression simple et multiple.
Cours de prérequis : LBIR1203 et LBIR1304 : Probabilités et statistique 1 et 2
Cours de prérequis : LBIR1203 et LBIR1304 : Probabilités et statistique 1 et 2
Thèmes abordés
- Statistique de la mesure : rappels de métrologie (erreurs, propagation d'erreurs'), estimation de composantes de variance par analyse de la variance (répétabilité, reproductibilité'), estimation de droites d'étalonnage, cartes de contrôle.
- Planification expérimentale dans le développement de produits et procédés : Méthodologie, régression multiple et optimisation multiréponses, plans factoriels et dérivés, plans de criblage, plans pour l'estimation de surfaces de réponses, plans de mélange, plans optimaux.
- Utilisation de méthodes statistiques multivariées en chimie : analyse en composantes principales, moindres carrés partiels (PLS), clustering, analyse discriminante et application à la calibration multivariée en chimie analytique
- Applications avec le logiciel JMP
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Contribution à l'activité du référentiel 1.1, 1.2, 1.4, 2.1, 2.2, 2.3, 3.4, 3.5, 3.6 Au terme du cours l'étudiant sera capable de ' Expliquer l'intérêt des outils statistiques pour le travail de l'ingénieur chimiste ' Expliquer à quoi sert chacun des outils statistiques vus au cours. ' Sélectionner le ou les outil(s) statistique(s) (test, plan d'expérience') adapté à une situation concrète donnée et les paramètres associés. ' Démontrer les concepts sous-jacents aux outils via la résolution d'exercices méthodologiques ' Utiliser le logiciel JMP pour mettre en 'uvre les méthodes vues au cours. ' Interpréter les résultats d'une analyse statistique dans le contexte d'une étude de cas en chimie ou science du vivant. Pour les outils spécifiques ' Quantifier avec des outils rigoureux la précision d'une méthode de mesure ' Organiser des expériences avec la méthodologie des plans d'expérience de la conception du plan à l'analyse statistique des résultats
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La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
- Statistique de la mesure : Vocabulaire de métrologie, estimation de l'incertitude simples et composées (méthode GUM), estimation de composantes de variance par analyse de la variance (répétabilité, reproductibilité), estimation de droites d'étalonnage.
- Planification expérimentale dans le développement de produits et procédés : Méthodologie, régression multiple et optimisation multiréponses, plans factoriels et dérivés, plans de criblage, plans pour l'estimation de surfaces de réponses, plans de mélange, plans optimaux.
- Utilisation de méthodes statistiques multivariées en chimie : analyse en composantes principales, moindres carrés partiels (PLS), clustering,... et application à la calibration multivariée en chimie analytique
- Applications avec le logiciel JMP
Méthodes d'enseignement
Cours (22.5h)
- Présentation des méthodes sur base de situations réelles (émamant, entre autre, de laboratoires UCL mais aussi de l'industrie).
- Discussion des techiques de calcul pour les méthodes simples.
- Interprétation de résultats de logiciel.
- Exposé interactif où les étudiants sont invités à être actifs durant le cours.
- Le cours est donné en salle informatique et les étudiants peuvent donc directement appliquer les méthodes au cours avec le logiciel JMP.
- Application des méthodes vues au cours sur des cas/données émanant d'applications industrielles ou de domaines de recherche UCL
- Chaque semaine un exercice à domicile est demandé en préparation au TP ou cours suivant pour permettre à l'étudiant d'intégrer progressivement le concepts et de valider vos compétences. Trois mini projets sont aussi proposés durant le quadrimestre.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit (16pts/20)
Examen en salle info avec JMP comprenant:
Examen en salle info avec JMP comprenant:
- Des exercices « méthodologiques » dans le but de vérifier l'intégation des différents concepts et outils
- Des exercices de sélection de la méthode adaptée à une situation donnée
- Des interprétations de sorties du logiciel JMP
Autres infos
Accessible à un public ne maîtrisant pas la langue d'enseignement
- Non, le cours et les supports sont en français.
- Pas de cours strictement équivalent
- Parties équivalentes dans les cours LSTAT2320 : plans expérimentaux.
Ressources
en ligne
en ligne
Tous les documents liés au cours sont sur Moodle: https://moodleucl.uclouvain.be/mod/page/view.php?id=511035
Faculté ou entité
en charge
en charge
AGRO
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] : ingénieur civil biomédical
Master [120] : bioingénieur en chimie et bioindustries
Master [120] : ingénieur civil en mathématiques appliquées
Master [120] en sciences chimiques
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)