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
Q2
Enseignants
Bogaert Patrick;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Notion de dépendance spatiale/temporelle et son effet sur l'estimation en statistique. Quantification et modélisation de la dépendance. Théorie des champs aléatoires. Prédiction et simulation de données corrélées. Cartographie et systèmes prévisionnels.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Au terme de ce cours, l'étudiant est capable de :
M.1.1, M.2.1, M.2.3, M.5.4, M.5.6., M.6.2, M.6.5 |
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
Le cours complètera les notions de bases déjà acquises lors de l'enseignement des cours BIR 1212 - Probabilités et Statistique (I) et BIR 1315 - Probabilités et Statistique (II). L'étudiant sera à même de pouvoir analyser des données corrélées dans l'espace et dans le temps, qui sont fréquentes dans le domaine agro-environnemental. Le cours insistera sur le lien entre la théorie générale et les propriétés spécifiques des données environnementales. Il permettra à terme à l'étudiant de modéliser ces processus en vue de leur utilisation dans des outils de nature cartographique ou prévisionnelle.
Méthodes d'enseignement
Le support du cours sera composé de transparents et de lectures dirigées. Les exercices pratiques se feront en salle informatique à l'aide du logiciel Matlab. Les étudiants réaliseront un traitement de données en groupes et ce travail fera l'objet d'un rapport à déposer avant l'examen et à défendre durant l'examen.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'examen est en deux parties : (1) partie écrite à livre fermé d'une heure, (2) partie orale d'une demi-heure durant laquelle les étudiants défendront leur rapport.
Autres infos
Ce cours nécessite comme prérequis les cours LBIR1212 et LBIR 1315.
Ce cours peut être donné en anglais.
Ce cours peut être donné en anglais.
Ressources
en ligne
en ligne
Moodle
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] en biologie des organismes et écologie
Master [120] en statistique, orientation biostatistiques
Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)
Master [120] : ingénieur civil des constructions
Master [120] : bioingénieur en sciences et technologies de l'environnement
Master [120] en sciences agronomiques et industries du vivant
Master [120] : bioingénieur en gestion des forêts et des espaces naturels