Outils fondamentaux en Statistique pour les sciences du vivant
Parcours : Parcours Plantes, Molécules Bioactives et Valorisation


  • Organogenèse tabac
  • Analyse HPTLC
  • Tabac en fleurs
  • Expériences en cours
  • Conférence du master BVP
  • Plateforme de biologie

Organisation du parcours PMB-Valo

Les 2 années (M1 et M2) sont organisées en 4 semestres de 30 crédits chacun :

- M1-Semestre 1 : de septembre à janvier
- M1-Semestre 2 : de janvier à mai
- M2-Semestre 3 : de septembre à décembre
- M2-Semestre 4 : de janvier à juin (ou septembre)

Description des UE dans la rubrique Cours ci-dessous.


  • Cours (CM) 20h
  • Cours intégrés (CI) -
  • Travaux dirigés (TD) 20h
  • Travaux pratiques (TP) -
  • Travail étudiant (TE) -

Langue de l'enseignement : Français

Enseignement proposé : en présentiel enrichi de ressources pédagogiques numériques

Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant

Description du contenu de l'enseignement

Objectifs en termes de connaissances
  1. Modèles d'analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs.
    1. Notion d'interaction.
    2. Facteurs à effets fixes ou à effets aléatoires.
    3. Facteurs emboîtés ou croisés.
    4. Procédures de comparaison multiple.
  2. Tests non-paramétriques usuels pour comparer une, deux ou plusieurs populations.
  3. Régression linéaire simple et multiple.
  4. Analyses factorielles et classification.
Prérequis
Vocabulaire et concepts de la statistique. Premiers test usuels (Student, Khi-deux)
Analyse de la variance à un facteur. Régression linéaire simple.

Compétences à acquérir

  1. Savoir utiliser des modèles d'analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs croisés ou emboîtés à effets fixes ou aléatoires.
  2. Savoir vérifier les conditions d'utilisation des modèles d'analyse de la variance.
  3. Savoir mener à bien des procdures de comparaisons multiples.
  4. Savoir se servir des tests non-paramétriques usuels pour comparer une, deux ou plusieurs populations en remplacement des modèles d'analyse de la variance.
  5. Savoir ajuster et interpréter un modèle de régression linéaire simple ou multiple.
  6. Savoir mener à bien une analyse factorielle ou une classification.

Pré-requis obligatoires

Vocabulaire et concepts de la statistique. Premiers test usuels (Student, Khi-deux)
 

Pré-requis recommandés

Analyse de la variance à un facteur. Régression linéaire simple.

Contact

UFR de mathématique et d'informatique

7, rue René Descartes
67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200

Formulaire de contact

Responsable

Frédéric Bertrand

Intervenants

Myriam Maumy-Bertrand

Frédéric Bertrand


MASTER - Sciences du vivant