Objectifs :
L'étudiant devra apprendre à maitriser la statistique bivariée tout d'abord en comprenant la notion de corrélation puis en s'appropriant les différentes étapes de la modélisation statistique, du choix du modèle à son utilisation en passant par la validation et la qualité de ce modèle.
Contenu :
_ Corrélation entre deux variables (Pearson, Spearman): notion et tests de corrélation.
_ Régression linéaire simple : les différentes étapes de la modélisation sur des exemples.
_ ANOVA : tests de comparaisons de plusieurs moyennes
_ Régression non-linéaire simple et problème de choix de modèles.
La totalité de l'enseignement se fera en salle machine en utilisant le logiciel R. L'enseignement se fera par des études de cas : présentation du problème biologique, du protocole expérimental et des données obtenues puis un traitement statistique.
- Enseignant: Caroline Berard
