Description des modalités d'évaluation de fin de Q2 2020-2021 (Covid-19) à distance ou en présentiel (selon les informations reprises à l'horaire)

Evaluation sur base des travaux et exercices réalisés durant l'année selon des modalités similaires à celles du Q1. La note finale de l'UE est la moyenne des deux notes d'AA. En cas d'échec à l'UE, il faut recommencer les deux AA, même si l'une d'entre elle avait une note supérieure à 10/20.

Contenu de l'AA

Les chapitres de cette AA sont: 

- Distances et classification hiérarchique
- K-means, MDS et SOM
- ACP et AFC
- AFM et indices de biodiversity

Supports principaux non reproductibles

Sans objet

Support complémentaires non reproductibles

Sans objet

Autres références conseillées

Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis (5th ed.). Pearson Education, London. 944pp. Husson, F., S. Lê & J. Pagès, 2009. Analyse de données avec R. Presses universitaires de Rennes, Rennes. 224pp. Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).
Sans objet

Mode d'enseignement

• Mixte

Types d'activités

• Travaux pratiques
• Exercices de création et recherche en atelier
• Projet sur ordinateur
• Etudes de cas

Evaluations

Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend