Cours 2018-2019

Analyse des données biologiques [SBOEM112]

  • 5 crédits
  • 24h+36h
  • 1er quadrimestre
Langue d'enseignement: Français
Enseignant: Depiereux Eric

Acquis d'apprentissage

Au terme de ces activités d’apprentissage, les étudiants auront :

-acquis une autonomie de base pour la mise sur pied d'une expérience scientifique et la gestion des données qu'elle engendre;

-la capacité de choisir les outils statistiques adéquats pour analyser les résultats d’une expérience et les mettre en œuvre à l’aide du logiciel statistique R;

-la capacité d’interpréter de façon critique leurs résultats;

-la capacité d'appliquer des outils d'inférence et de prédiction pour répondre aux questions scientifiques posées sur le phénomène étudié.

 

 

Objectifs

Sensibiliser à la nécessité de la planification préalable à toute experimentation, mobiliser les acquis des années antérieures, maitriser le logiciel R dans le domaine du triatement des données écologiques et introduire de nouvelles techniques et faire percevoir les limites de leurs compétences afin qu’ils n’hésitent pas à prendre conseil.

Contenu

Module 1 (UCLouvain): Modélisation statistique linéaire

 

– Régression linéaire simple et muliple, y compris l'AN(C)OVA

– Modèles linéaires généralisée: régression logistique et régression de Poisson

– Modèles linéaires mixtes

– Mise en oeuvre dans le logiciel R

 

Module 2 (UNamur): Exploration de données multivariées

 

– Matrices de données

– Techniques utiles de l’algèbre matricielle

– Régression linéaire multiple (sans inférence)

– Analyse en composantes principales

– Classification

– Analyse canonique des correspondances

– Mise en oeuvre dans R et dans Excel.

Table des matières

Module 1 (Prof. El Ghouch Anouar)  : Modélisation statistique linéaire

Expériences factorielles : Réponses, facteurs, structure d'une expérience, combinaisons de facteurs, approche

factorielle, principes de planification expérimentale. Rappel des modèles linéaires classiques :

Facteurs quantitatifs, qualitatifs, choix fixe ou aléatoire des modalités, matrice d'expérience, paramètres. Modèles linéaires généralisés.

Module 2 (Prof. Depiereux Eric): Analyse multidimensionnelle

Matrice de corrélation, diagonalisation, décomposition en vecteurs et valeurs propres, Analyse en Composantes

principales, Analyse canonique des correspondances.

 

Description des exercices

Module 2  Tps (50%) : réalisation d’analyses multivariées en R et interprétation des résultats.  Evaluation continue  (50% de la note du module). Pas de seconde session.


Méthodes d'enseignement

Cours magistraux et travaux pratiques en salle informatique.

Pour le module 2 (UNamur), des séances d’auto-apprentissage et classes inversées, les consignes sont données à la première heure de cours.

 

 

Mode d'évaluation

Chaque titulaire attribuera une note sur 10 sur base de son évaluation spécifique qui interviendra pour 50% de la note finale. Pour réussir, il faut que la somme des deux notes soit au moins 10/20 et que chaque note soit au moins 4/10. Les notes partielles à partir de 5/10 sont acquises pour l'année académique en cours.

 

Module 1 (UCLouvain): examen écrit pendant la session d'examens. Test dispensatoire pour une partie de l'examen vers la fin des cours.

 

Module 2 (UNamur): Evaluation continue durant les classes inversées (50%) : réalisation d’analyses multivariées en Excel et interprétation des résultats, et durant les séances de Tps (50%) : réalisation d’analyses multivariées en R et interprétation des résultats. Pas de seconde session.

Sources, références et supports éventuels

De la variabilité aux risques d'erreur : analyse critique des résultats expérimentaux et de la fiabilité d'une décision clinique. Eric Depiereux. Presses universitaires de Namur, 2013 ISBN : 978-2-87037-789-5

Analyzing Ecological Data. Zuur, Alain, Ieno, Elena N., Smith, Graham M. (2007) Springer,

ISBN: 978-0-387-45967-7 (Print) 978-0-387-45972-1 (Online)

– Page Moodle du cours: https://moodleucl.uclouvain.be/course/view.php?id=7525

– Site web auto-apprentissage Module 2 (UNamur): http://webapps.fundp.ac.be/umdb/biostats2017/

– Code informatique du livre: http://highstat.com/index.php/analysing-ecological-data

Caspules vidéo

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-200-10.mp4
http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-210-10.mp4
http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-220-10.mp4
http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-220-20.mp4
http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-220-30.mp4
http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2016-cours-biostatistique-Depiereux/module-230-10.mp4

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2017-cours-biostatistique-Depiereux/module-240-10.mp4

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2017-cours-biostatistique-Depiereux/module-240-20.mp4

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2017-cours-biostatistique-Depiereux/module-240-30.mp4

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2017-cours-biostatistique-Depiereux/module-240-40.mp4

http://medias.save.fundp.ac.be/videos/webcampus/2017-cours-biostatistique-Depiereux/module-240-50.mp4

 

Langue d'enseignement

Français

Lieu de l'activité

NAMUR

Faculté organisatrice

Faculté des sciences
Rue de Bruxelles, 61
5000 NAMUR

Cycle

Etudes de 2ème cycle