7.00 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. |
Méthodes d'enseignement
Exposés magistraux et scéances de TPs.
Dans le cadre des travaux pratiques, les étudiants seront initiés à l'utilisation du logiciel d'analyse des données.SAS JMP.
Un MOOC ainsi que des séances de TPs autour de ce MOOC complète cette enseignement.
En 2020-2021, les exposés magistraux se feront sous forme "co-modale" avec une retransmission en direct du cours via Teams. Il est cependant conseillé aux étudiants pour qui c'est possible (pas de quarantaine, pas de symptomes, ...) d'assister au cours en présentiel. Si le nombre de places en auditoire ne devait pas être suffisant, le professeur organisera un système d'inscription au cours.
Dans le cadre des travaux pratiques, les étudiants seront initiés à l'utilisation du logiciel d'analyse des données.SAS JMP.
Un MOOC ainsi que des séances de TPs autour de ce MOOC complète cette enseignement.
En 2020-2021, les exposés magistraux se feront sous forme "co-modale" avec une retransmission en direct du cours via Teams. Il est cependant conseillé aux étudiants pour qui c'est possible (pas de quarantaine, pas de symptomes, ...) d'assister au cours en présentiel. Si le nombre de places en auditoire ne devait pas être suffisant, le professeur organisera un système d'inscription au cours.
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).
De plus, une évaluation continue sous forme de tests lors des séances de TPs et un projet à réaliser en lien avec le MOOC seront également pris en compte.
De plus, une évaluation continue sous forme de tests lors des séances de TPs et un projet à réaliser en lien avec le MOOC seront également pris en compte.
Autres infos
Préalables: Eléments de mathématiques (PHYS 1101 ou équivalent).
Ressources
en ligne
en ligne
Toutes les ressources nécessaires pour le cours et les séances de TPs seront mises en ligne sur le site Moodle du cours.
Les étudiants auront accès au MOOC "Penser Critique".
Les étudiants auront accès au MOOC "Penser Critique".
Support de cours
- matériel sur moodle
Faculté ou entité
en charge
en charge
VETE