Objectifs par rapport aux acquis d'apprentissage du programme

• Acquérir, maitriser et utiliser des savoirs dans les domaines de la biologie et dans d'autres domaines de connaissances.
• Comprendre et employer les outils mathématiques et statistiques de base pour décrire et comprendre les concepts biologiques.
• Résoudre des problèmes à composante biologique.
• Analyser et interpréter, de façon pertinente, des données biologiques collectées in natura, par dissection ou sur base d'un protocole expérimental en laboratoire.
• Appliquer une démarche scientifique et exercer un esprit critique.
• Connaître et appliquer les principes de base du raisonnement (obtention des données, analyse, synthèse, comparaison, règle de trois, syllogisme, analogie, ....).
• Maîtriser les méthodes statistiques et/ou probabilistes.
• Travailler avec efficience/exactitude/précision.
• Savoir poser une hypothèse et un raisonnement hypothético-déductif.
• Développer un esprit critique, savoir tester et contrôler ses conclusions, en connaître le domaine de validité, envisager des hypothèses alternatives.
• Pouvoir gérer le doute et l'incertitude.
• Communiquer efficacement et de manière adaptée en français et en anglais.
• Communiquer oralement et par écrit en français les résultats d'expériences et d'observations en construisant et en utilisant des graphiques et des tableaux.

Acquis d'apprentissage UE

Etre capable d’analyser correctement en pratique des données biologiques classiquement rencontrées. Cela implique, outre la connaissance des concepts de base en statistique et probabilité, la capacité d’analyse du problème afin de le reformuler en « langage statistique », d’appliquer les analyses de manière adéquate en utilisant un ordinateur, et enfin, de pouvoir présenter clairement et rigoureusement les résultats de ces analyses dans un rapport scientifique.

Contenu de l'UE

Statistiques descriptives; Moyenne; Médiane; Ecart type; Variance; Graphique quantile-quantile; Boite de dispersion; Histogramme; Population statistique; Echantillonnage; Inférence; Probabilité; Distribution de probabilité; Théorème central limite; Intervalle de confiance; Test d’hypothèse; Tests paramétriques et non paramétrique; Régression linéaire simple; Distribution binomiale, de Poisson, Chi-2, Normale, de Student et F; test de Student; ANOVA 1 facteur; Test de Wilkoxon-Mann-Withney; Test de Kruskal-Wallis; Corrélation; Pearson; Spearman; Logiciel R.

Compétences préalables

Notions de base en mathématique: artithmetique, y compris logarithme et exponentielle, systèmes de coordonnées cartésiennes et géométrie élémentaire dans le plan et dans un espace à 3 dimensions.

Types d'évaluation Q1 pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur l'épreuve intégrée Q1

Types d'évaluation Q2 pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur l'épreuve intégrée Q2

Types d'évaluation du Q3 pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur l'épreuve intégrée Q3

Types d'évaluation rattrapage B1BA (Q1) pour l'épreuve intégrée

• Examen écrit
• Exercice(s) coté(s)

Commentaire sur l'épreuve intégrée rattr. Q1