Programme d’études 2022-2023 | English | ||
Sciences des données - Modélisation | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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S-BIOG-937 |
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Langue d’enseignement | Langue d’évaluation | HT(*) | HTPE(*) | HTPS(*) | HR(*) | HD(*) | Période d’enseignement |
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Français | Français | 0 | 25 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Les chapitres de cette AA sont:
- Modèle linéaire, variables prédictives qualitatives et quantitatives
- Modèle linéaire généralisé
- Modèle non linéaire
- Régressions robustes, quantile et courbes de survie
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).
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).
Zar, J.H., 2010. Biostatistical analysis (5th ed.). Pearson Education, London. 944pp.
Venables W.N. & B.D. Ripley, 2002. Modern applied statistics with S-PLUS (4th ed.). Springer, New York, 495 pp.
Legendre, P. & L. Legendre, 1998. Numerical ecology (2nd ed.). Springer Verlag, New York. 587 pp.
Mode d'enseignement
Types d'activités
Evaluations
Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend