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.
7 crédits
45.0 h + 40.0 h
Q1
Enseignants
Legrand Catherine;
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Eléments de calcul des probabilités ; étude des principales distributions discrètes (binomiale, multinomiale et de Poisson) et continues (normale, Chi2, Student et Fisher-Snedecor)- Statistiques descriptives (tendance centrale, dispersion, fonction empirique de répartition, histogrammes, diagrammes, relations entre variables)- Principes d'inférence statistique : estimation ponctuelle et par intervalle de confiance et tests d'hypothèses ; application aux comparaisons de moyennes et de variances- Modèles croisés et hiérarchisés de l'analyse de la variance à 1 et 2 critères de classification- Modèle linéaire : régression simple, multiple et polynomiale- Notions d'analyse à plusieurs variables : corrélation simple, partielle et multiple- Méthodes d'inférence concernant les données discrètes et les tables de contingence- Introduction à la planification expérimentale.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
| 1 |
Le cours de biostatistique a pour objectif d'initier les étudiants de troisième candidature en Sciences vétérinaires à l'utilisation rationnelle des méthodes statistiques à l'analyse des données relatives à la médecine vétérinaire. |
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) ».
Méthodes d'enseignement
Dans le cadre des travaux pratiques, les étudiants seront initiés à l'utilisation du logiciel d'analyse des données.SAS JMP
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
L'évaluation se base sur un examen concernant la matière théorique et sa mise en pratique (avec un formulaire) .
Autres infos
Préalables: Eléments de mathématiques (PHYS 1101 ou équivalent).
Support de cours
- matériel sur moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
VETE
