| Code APOGEE | Intitulé | ECTS | CM | TD | TP | 1ère Session | 2ème Session | ||||||||||
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| CC | Examen | Dérogatoire | Examen | ||||||||||||||
| Ecrit | Oral | TP | Ecrit | Oral | TP | Ecrit | Oral | TP | Ecrit | Oral | TP | ||||||
| 4SXEOST0 | Outils statistiques (CB) | 3.0 | 15 | 6 | 9 | 30% | 20% | 50% | 80% | 20% | 80% | 20% | |||||
Outils mathématiques 1
Cette UE a pour objectif de présenter les principaux outils statistiques nécessaires à l’analyse et à la compréhension de résultats issus de l’expérimentation en biologie et en chimie
Comprendre la démarche des tests d’hypothèses. Choisir le test d’hypothèse adapté à une problématique clairement identifiée. Mettre en œuvre des tests d’hypothèses classiques sous le logiciel PAST et sous environnement R.
Les cours magistraux présentent d’un point de vue théorique les principaux outils statistiques nécessaires à l'analyse et à la compréhension de phénomènes biologiques simples. Ils comprennent une partie « Probabilités » et une partie « Statistique ». - Probabilités : Probabilités, Variables aléatoires, Lois de Probabilités - Statistique: Tests d'hypothèse paramétriques et non paramétriques (Student, Wilcoxon, Mann-Whitney, Chi², Shapiro-Wilk), analyse de variance à un facteur (ANOVA 1 voie) et régression linéaire simple. Les travaux dirigés ont pour objectif d’illustrer les concepts vus en cours par la résolution d’exercices sur des données biologiques ou chimiques. Les travaux pratiques ont pour objectif de se familiariser avec les logiciels PAST et R project pour le traitement statistique de jeux de données issus de différents domaines de la biologie et de la chimie afin de créer un lien avec les autres UE.
Enseignement magistral classique. Enseignement dirigé impliquant un travail non-présentiel préalable. Travaux pratiques sur machine (PC) d’analyse de données sous le logiciel PAST et R
[1] Huber-Carol, C. (1992) Statistiques au PCEM avec exercices, 2ème édition, Abrégés Masson, Paris, 213pp. [2] Scherrer, B. (1994) Biostatistiques. Eds Gaetan Morin, 850pp. [3] Sokal, R. R., and Rohlf, F. J. (1995) Biometry: The principles and practice of statistics in biological research, 3rd ed., Freeman, New York. [4] Dagnelie, P. (2006) Statistique théorique et appliquée, 2nd ed., De Boeck et Larcier sa, Bruxelles
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