Objectifs :

Il s’agit d’approfondir les notions du module de remise à niveau de statistique. On insistera systématiquement sur la dimension de modélisation, i.e. sur la transcription mathématique de questions biologiques. L’objectif est de fournir aux étudiants une formation solide sur le modèle linéaire ainsi que des bases suffisantes pour appréhender des modèles plus complexes.

Contenu :

Cet enseignement est principalement concentré autour du modèle linéaire et de ses généralisations à des données non gaussiennes ou non indépendantes :

• Modèle linéaire gaussien (régression multiple, analyse de la variance à plusieurs facteurs, analyse de la covariance : 18h),
• Modèle linéaire généralisé (régression logistique, modèle logit et probit, régression poissonnienne : 9h),
• Modèle linéaire mixte (décomposition de la variance, notion d’effet aléatoire, mesures répétées : 9h).

Cet axe principal sera complété par des enseignements sur

* Courbes de croissance

* Classification

Modalités :

Les enseignements se répartissent sur 2 semaines découpées en séances de 3h. Les TD en salle informatique représentent approximativement 50% du volume total. Les étudiants sont divisés en deux groupes dont les programmes sont sensiblement les mêmes, la différence principale portant sur le niveau de familiarité avec l’utilisation de l’algèbre linéaire (écriture matricielle des modèles).

Contrôle des connaissances :

La validation du module se fait par un examen écrit et le rendu d’un projet (par binome)
La note finale obtenue est la moyenne de la note d’examen et de la note de projet.