En raison de la crise du COVID-19, les informations ci-dessous sont susceptibles d’être modifiées,
notamment celles qui concernent le mode d’enseignement (en présentiel, en distanciel ou sous un format comodal ou hybride).
5 crédits
30.0 h + 40.0 h
Q2
Enseignants
El Ghouch Anouar;
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
Ce cours aborde des méthodes d’inférence statistiques avancées pour l’analyse des données biologiques : les modèles linéaires généralisés. Les modèles d’analyse de la variance et de régression linéaire simple (LBIO1283) seront étendus aux modèles comprenant (1) des variables explicatives multiples, (2) des variables explicatives continues et discrètes, (3) des variables explicatives fixes et aléatoires et (4) des variables réponses dont la distribution n’est pas normale.
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
1 | Au terme de ce cours, les étudiants seront capables de mettre en œuvre l’analyser des jeux de données complexes au moyen de modèles linéaires et d’interpréter les résultats en ayant conscience des limitations éventuelles à l’inférence posées par les données et/ou le respect des conditions de l’analyse statistique. |
Faculté ou entité
en charge
en charge
BIOL
Force majeure
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
La crise sanitaire implique des incertitudes quant aux modalités d’évaluation en particulier pour la session de juin. Deux options sont envisagées selon la sévérité des contraintes liées à la crise sanitaire.
Un plan A en présentiel :
Un plan A en présentiel :
- Examen écrit
- Examen écrit sur Moodle