Logiciels et programmation statistique de base

Enseignants

Bugli Céline;

Langue
d'enseignement

Français

Préalables

Concepts mathématiques: calcul matriciel (notion de matrice, opérations de bases sur des matrices, déterminant, valeur propre, vecteur propre),dérivée et intégrale, dérivées partielles, équation d'une droite.
Formation de base en probabilité et statistique : statistiques descriptives (dont mesures de localisation  mesures de dispersion, graphiques), distributions statistiques, inférence (principe du test d'hypothèse, hypothèse H0 et H1, statistique de test, p-valeur  ainsi que leur interprétation), régression linéaire simple et multiple, analyse de la variance à un critère
Capacité d'utiliser couramment un ordinateur personnel : manipulation de fichiers, connaissance (élémentaire) de l'utilisation de Windows, Word, Excel, Internet Explorer, ainsi que de la plate-forme Moodle.

Thèmes abordés

Les thèmes abordés dans les cours et exercices sont les suivants : - Etapes d'une analyse statistique de données sur ordinateur. - Classes de logiciels de statistique. - Graphisme en statistique : les graphiques utiles et leur mise en oeuvre efficace. - Utilisation de logiciels statistiques à menus pour la réalisation d'analyses statistiques de base. - Nettoyage de données. - Programmation avec le langage R. - Programmation en SAS.

Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :
1	A. Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation générale, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants: de manière prioritaire : 1.3, 2.2, 2.5, 3.2, 3.3, 3.4, 4.1, 4.2, 4.4, 5.2, 5.3, 5.5 de manière secondaire : 2.3 Eu égard au référentiel AA du programme de master en statistique, orientation biostatistique, cette activité contribue au développement et à l'acquisition des AA suivants: de manière prioritaire : 1.3, 2.2, 2.5, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 4.1, 4.2, 5.2, 5.4, 5.6 de manière secondaire : 2.3 B. Au terme du cours, les étudiants auront acquis une vue critique des différentes classes de logiciels de statistique disponibles sur le marché et des connaissances en graphisme statistique. Ils seront aussi capables de réaliser des analyses statistiques de base sur ordinateur à l'aide de divers logiciels (SAS, R, Excel, SPSS, JMP) et de programmer des algorithmes et manipuler des fichiers de données complexes avec des logiciels plus avancés (SAS et R).

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

Cours magistral : Etapes d'une analyse statistique de données sur ordinateur. Introduction au différentes classes de logiciels de statistique.  Présentation graphique de données.  Introduction aux logiciels statistiques, Initiation à l'utilisation de la salle informatique. Etudes de cas d'analyse d'ensemble de données par des méthodes statistiques de base. Génération de nombres aléatoires. Problème numériques rencontrés en régression. Introduction à R et SAS. Communication entre les différents logiciels et langages (R, SAS, Python, etc...).

Exercices : Exercices de programmation en SAS et R. Etudes de cas avec les logiciels SPSS ou JMP.

Méthodes d'enseignement

 Le cours est composé d'exposés magistraux étoffés de démonstrations de logiciels statistiques et de séances d'exercices d'utilisation des logiciels qui visent à donner une autonomie maximum à l'étudiant : chaque étudiant travaille à son rythme sur base de documents évolutifs.

Modes d'évaluation
des acquis des étudiants

Deux travaux OBLIGATOIRES de programmation en SAS et R.
Examen sur ordinateur. Résolution d'études de cas de statistique de base avec le logiciel SAS Enterprise Guide et SPSS (ou JMP), programmation SAS et R.
Attention, les travaux obligatoires sont à réaliser pendant le premier quadrimestre suivant un calendrier qui vous sera communiqué au début de cours. En cas de non remise d'un travail, l'étudiant aura 0 lors de son premier passage de l'examen. Cependant, après autorisation du professeur, il pourra éventuellement passer une question supplémentaire pour rattraper sa cote à partir de son deuxième passage de l'examen. Sa demande de repasser la cote des travaux devra être formulée AVANT le début de la session d'examen et ne sera examinée que si le travail n'a pas été rendu ou bien est raté (moins de 50%).

Autres infos

COTATION
Les étudiants inscrits aux 2 parties du cours doivent réussir les 2 parties pour réussir le cours. Si la cote d’une des 2 parties est inférieure à 50%, c’est cette cote qui sera reprise comme cote totale pour le cours.
Les points attribués aux projets dépendent de votre réussite des questions de programmation à l’examen:

• Cote du projet sur 1,25 si votre cote de projet > 2*cote des questions de programmation à l’examen
• Cote du projet sur 2,5 si votre cote de projet ≤ 2*cote des questions de programmation à l’examen

Ressources
en ligne

Site Moodle: https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=7551

Faculté ou entité
en charge

LSBA