David Causeur

Le module a pour but de fournir aux étudiants les éléments leur permettant d'aborder des problèmes de décision en contexte aléatoire. En particulier, il est centré sur la modélisation statistique du risque.

Ce module vise également à lever les blocages méthodologiques ou techniques des étudiants confrontés aux problèmes statistiques de la biologie ou de l'agronomie.

Afin d'établir un équilibre entre acquisition de connaissances et de savoir-faire, le programme du module donne une égale importance, en termes de volume horaire, aux cours, aux séances de travaux dirigés et aux séances de traitement statistique de données à l'aide de logiciels.

Chaque notion abordée est illustrée par un ou plusieurs exemples dans le domaine de l'agronomie au sens large.

Le programme de ce module comporte 4 blocs de 3 séances dont les contenus sont détaillés dans la suite, séance par séance et de manière chronologique :

• Analyse de données catégorielles (tests du chi-2)
• Modèle statistique du risque (modèle logistique)
• Analyse d'un modèle de risque (analyse de la déviance, sélection de modèle)
• Décision (discrimination logistique, arbre de décision, ...)

Régression linéaire, Analyse de la variance

28 heures

Examen écrit

An Introduction to Generalised Linear Models par Annette J. Dobson
Modelling Binary Data par D. Collett, David Collett, et Collett Collett

Jérôme Pagès

Jérôme Pagès, Marine Cadoret, Magalie Houée-Bigot , Julie Josse, Maela Kloareg

Rendre les étudiants autonomes dans les traitements statistiques les plus courants.

Modèle linéaire (Y = Xβ + ε) : régression linéaire multiple ; analyse de la variance à plusieurs facteurs croisés.
Initiation à la planification expérimentale (plans fractionnaires).
Analyse des données : analyse en composantes principales.

UC Statistique générale; Algèbre linéaire : représentation géométrique dans un espace vectoriel, calcul matriciel, orthogonalité, projection

8 h de cours et 20 h de travaux dirigés

Deux examens écrits en TD (1 h+ 1h) + projet statistique (rapport écrit+soutenance orale)

Pagès J. (2010) Statistiques générales pour utilisateurs. Méthodologie. 2e ed. 264 p. Presses Universitaires de Rennes.
Husson F. & Pagès J. (2005) Statistiques générales pour utilisateurs. Exercices et corrigés. 324 p. Presses Universitaires de Rennes. 300p.

Jérôme Pagès

Jérôme Pagès, Marine Cadoret, Yuna Blum, Minh-Tâm Lê, Julie Josse

Donner aux étudiants les outils de base du traitement statistique.

Statistique exploratoire univariée.
Estimation ponctuelle et par intervalle.
Comparaison de deux moyennes ; comparaison de deux variances.
Analyse de variance à un et deux facteurs (sans interaction) : modèle, estimation, tests.
Etude de la liaison entre deux variables quantitatives ; corrélation ; régression simple (modèle, estimation, test).

fonction de densité d'une variable, variables aléatoires binomiale, hypergéométrique et normale

10h de cours et 18h de travaux dirigés

Deux examens écrits en TD (1 h+ 1h) + projet statistique (rapport écrit+soutenance orale)

Pagès J. (2010) Statistiques générales pour utilisateurs. Méthodologie. 2e ed. 264 p. Presses Universitaires de Rennes.
Husson F. & Pagès J. (2005) Statistiques générales pour utilisateurs. Exercices et corrigés. 324 p. Presses Universitaires de Rennes. 300p.

 Se référer au descriptif de la spécialité de statistique appliquée.

Consulter les spécialisatés disponiblent à Agrocampus-Ouest de Rennes.

 Se référer au descriptif de la spécialité de statistique appliquée.

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