 | Programme d’études 2021-2022 | English | |
| Sciences de données II : modélisation | |||
Activité d'apprentissage |
| Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
|---|---|---|---|---|
| S-BIOG-015 |
|
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| Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Français | Français | 0 | 20 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Les chapitres de cette AA sont:
- Modèle linéaire simple, multiple et polynomial
- Modèle linéaire, outils de diagnostic du modèle
- Modèle linéaire généralisé
- Modèle non linéaire
Supports principaux non reproductibles
Sans objet
Support complémentaires non reproductibles
Pas applicable.
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).
Mode d'enseignement
- Mixte
Types d'activités
- Travaux pratiques
- Exercices de création et recherche en atelier
- Projet sur ordinateur
- Etudes de cas
- Préparations, travaux, recherches d'information
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend