Analyse statistique de données spatiales et temporelles

lbire2101  2019-2020  Louvain-la-Neuve

Analyse statistique de données spatiales et temporelles
Note du 29 juin 2020
Sans connaitre encore le temps que dureront les mesures de distances sociales liées à la pandémie de Covid-19, et quels que soient les changements qui ont dû être opérés dans l’évaluation de la session de juin 2020 par rapport à ce que prévoit la présente fiche descriptive, de nouvelles modalités d’évaluation des unités d’enseignement peuvent encore être adoptées par l’enseignant ; des précisions sur ces modalités ont été -ou seront-communiquées par les enseignant·es aux étudiant·es dans les plus brefs délais.
3 crédits
22.5 h + 15.0 h
Q2
Enseignants
Bogaert Patrick;
Langue
d'enseignement
Français
Thèmes abordés
Notion de dépendance spatiale/temporelle et son effet sur l'estimation en statistique. Quantification et modélisation de la dépendance. Théorie des champs aléatoires. Prédiction et simulation de données corrélées. Cartographie et systèmes prévisionnels.
Acquis
d'apprentissage

A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de :

1 Au terme de ce cours, l'étudiant est capable de :
  • Nommer,  décrire et expliquer les concepts théoriques relatifs à l'approche stochastique pour l'analyse et la modélisation de données spatiales et temporelles à caractère environnemental;
  • Expliquer les concepts mathématiques et manipuler les outils informatiques relatifs aux analyses statistiques exploratoires et inférentielles à appliquer à de telles données ;
  • Activer et mobiliser ces concepts et outils de manière opérationnelle en vue de réaliser l'analyse statistique et la modélisation stochastique de données issues d'un cas d'étude original, dans le cadre d'un projet de groupe ;
  • Justifier et défendre les choix méthodologiques qui ont été faits pour l'analyse complète du cas d'étude, en intégrant dans la discussion les concepts théoriques sous-jacents présentés lors du cours et illustrés lors des travaux pratiques ;
  • Rédiger un rapport concis, argumenté sur base des résultats et judicieusement illustré à l'aide de graphiques et de tableaux, en utilisant le vocabulaire scientifique précis et adéquat.
Contribution de l'activité au référentiel AA (AA du programme) : 
M.1.1, M.2.1, M.2.3, M.5.4, M.5.6., M.6.2, M.6.5
 

La contribution de cette UE au développement et à la maîtrise des compétences et acquis du (des) programme(s) est accessible à la fin de cette fiche, dans la partie « Programmes/formations proposant cette unité d’enseignement (UE) ».
Contenu
Le cours complètera les notions de bases déjà acquises lors de l'enseignement des cours BIR 1212 - Probabilités et Statistique (I) et BIR 1315 - Probabilités et Statistique (II). L'étudiant sera à même de pouvoir analyser des données corrélées dans l'espace et dans le temps, qui sont fréquentes dans le domaine agro-environnemental. Le cours insistera sur le lien entre la théorie générale et les propriétés spécifiques des données environnementales. Il permettra à terme à l'étudiant de modéliser ces processus en vue de leur utilisation dans des outils de nature cartographique ou prévisionnelle.
Méthodes d'enseignement
Le support du cours sera composé de transparents et de lectures dirigées. Les exercices pratiques se feront en salle informatique à l'aide du logiciel Matlab. Les étudiants réaliseront un traitement de données en groupes et ce travail fera l'objet d'un rapport à déposer avant l'examen et à défendre durant l'examen.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
L'examen est en deux parties : (1) partie écrite à livre fermé d'une heure, (2) partie orale d'une demi-heure durant laquelle les étudiants défendront leur rapport.
Autres infos
Ce cours nécessite comme prérequis les cours LBIR1212 et LBIR 1315.
Ce cours peut être donné en anglais.
Ressources
en ligne
Moodle
Faculté ou entité
en charge
AGRO


Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)

Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
Master [120] en biologie des organismes et écologie

Master [120] en statistique, orientation biostatistiques

Certificat d'université : Statistique et sciences des données (15/30 crédits)

Master [120] : ingénieur civil des constructions

Master [120] : bioingénieur en sciences et technologies de l'environnement

Master [120] en sciences agronomiques et industries du vivant

Master [120] : bioingénieur en gestion des forêts et des espaces naturels