Enseignants
Langue
d'enseignement
d'enseignement
Français
Préalables
Pour suive ce cours, il est nécessaire de maîtriser les connaissances et compétences développées dans le cours LBIO1282 (Gestion et exploitation des données biologiques)
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Le(s) prérequis de cette Unité d’enseignement (UE) sont précisés à la fin de cette fiche, en regard des programmes/formations qui proposent cette UE.
Thèmes abordés
Ce cours pose les bases des probabilités et statistiques nécessaires à l’analyse de données biologiques. Les thèmes abordés sont : théorie des probabilités, principes de l'inférence statistique et les principaux types d'analyse statistiques de base.
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.
Les travaux pratiques permettront une mise en pratique au moyen du logiciel R.
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
A la fin de cette unité d’enseignement, l’étudiant est capable de : | |
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Contenu
A travers ce cours, l'étudiant.e acquiert les notions et principes de base des probablilités et de l'inférence statistiques nécessaires à la démarche scientifique. En fin d'apprentissage, il.elle est à même de déterminer les caractéristiques importantes d'un plan expérimental, de choisir et réaliser l'analyse statistique appropriée à l'analyse des données, et d'interpréter les résultats et les éventuelles limitations aux conclusions à en tirer.
Le cours commence par les bases de la théorie des probabilités. Il détaille ensuite les principes de l'inférence statistique (population vs échantillon; variables et distributions; sources de variations dans les données; test d'hypothèse, p-valeur et erreur de type I et II; intervalle de confiance...). Les principaux types d'analyse statistiques de base sont détaillés et illustrés: test de t, ANOVA (1, 2 et 3), corrélation et régression linéaire simple, données de comptage (X²).
Le cours est complété par des travaux pratiques sur ordinateur au moyen du logiciel R qui permettent à l'étudiant.e de réaliser en pratique toutes les analyses statistiques abordées.
Le cours commence par les bases de la théorie des probabilités. Il détaille ensuite les principes de l'inférence statistique (population vs échantillon; variables et distributions; sources de variations dans les données; test d'hypothèse, p-valeur et erreur de type I et II; intervalle de confiance...). Les principaux types d'analyse statistiques de base sont détaillés et illustrés: test de t, ANOVA (1, 2 et 3), corrélation et régression linéaire simple, données de comptage (X²).
Le cours est complété par des travaux pratiques sur ordinateur au moyen du logiciel R qui permettent à l'étudiant.e de réaliser en pratique toutes les analyses statistiques abordées.
Méthodes d'enseignement
Cours en auditoire et travaux pratiques en salle informatique. L'étudiant.e est encouragé.e à l'interactivité pour toutes ces activités.
Le cours sera aussi interactif que possible et les étudiant.es incité.es à poser leurs questions en direct.
Le cours sera aussi interactif que possible et les étudiant.es incité.es à poser leurs questions en direct.
Modes d'évaluation
des acquis des étudiants
des acquis des étudiants
Examen écrit à livre ouvert constitué de questions à choix mutliples, de questions ouvertes et de résolution pratique d'exercices avec le logiciel R sur ordinateur. L'examen est réalisé sur Moodle, en salle informatique sur campus, sauf si les règles sanitaires imposent un passage de l'examen en distanciel.
Les notes finales devant être arrondies à l'unité, cet arrondi se fait vers l'unité supérieure si l'étudiant à obtenu au moins 50% des points possibles pour la partie "questions de compréhension théorique" et 50% des points possibles pour la partie "résolution pratique d'exercices", et vers l'unité inférieure si ce n'est pas le cas.
Les notes finales devant être arrondies à l'unité, cet arrondi se fait vers l'unité supérieure si l'étudiant à obtenu au moins 50% des points possibles pour la partie "questions de compréhension théorique" et 50% des points possibles pour la partie "résolution pratique d'exercices", et vers l'unité inférieure si ce n'est pas le cas.
Autres infos
Une connaissance de base du logiciel R est nécessaire: l'étudiant.e est supposé.e être capable de créer et modifier des jeux de données en R de manière autonome. Le cours LBIO1282 vise spécifiquement à donner à l'étudiant.e ces connaissances; s'il.elle ne l'a pas suivi au préalable, l'étudiant.e doit se former de manière autonome à ces compétences, p.ex. au moyen des nombreuses ressources disponibles en ligne gratuitement.
Ressources
en ligne
en ligne
Les visuels du cours et le matériel en support aux travaux pratiques sont disponibles sur Moodle.
Une série complète de cours enregistrés lors d'une année antérieure sont disponibles sur Moodle.
Des vidéos d'introduction aux travaux pratiques sont également disponibles.
Une série complète de cours enregistrés lors d'une année antérieure sont disponibles sur Moodle.
Des vidéos d'introduction aux travaux pratiques sont également disponibles.
Support de cours
- Les visuels du cours et le matériel en support aux travaux pratiques sont disponibles sur Moodle.
Faculté ou entité
en charge
en charge
Programmes / formations proposant cette unité d'enseignement (UE)
Intitulé du programme
Sigle
Crédits
Prérequis
Acquis
d'apprentissage
d'apprentissage
Master [120] en sciences et gestion de l'environnement
Bachelier en sciences biologiques
Master de spécialisation interdisciplinaire en sciences et gestion de l'environnement et du développement durable
Bachelier en sciences géographiques, orientation générale
Bachelier en biologie, anthropologie et archéologie