Programme d’études 2023-2024 | 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
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
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera organisée
Implantation(s) où l’activité d’apprentissage sera évaluée