Programme d’études 2023-2024 | English | ||
Sciences de données II : modélisation | |||
Activité d'apprentissage |
Code | Titulaire(s) | Co-Titulaire(s) | Suppléant(s) et autre(s) | Établissement(s) |
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S-BIOG-015 |
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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 | 30 | 0 | 0 | 0 | Q1 |
Contenu de l'AA
Le cours est entièrement disponible en ligne : https://wp.sciviews.org. Les chapitres de cette AA sont:
- Régression linéaire simple et analyse des résidus (partie I)
- Régressions linéaire multiple et polynomiale, analyse des résidus (partie II)
- Modèles linéaires et matrices de contraste
- Modèles linéaires généralisés
- Modèle non linéaires
Supports principaux non reproductibles
Le contenu du cours est en ligne: https://wp.sciviews.org
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).
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
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée