Programme des cours 2016-2017
| STAT0723-2 | ||||||||
| Modèles linéaires | ||||||||
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Durée :
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| 30h Th, 10h Pr, 20h TD | ||||||||
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Nombre de crédits :
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Nom du professeur :
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| Catherine Timmermans | ||||||||
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Langue(s) de l'unité d'enseignement :
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| Langue française | ||||||||
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Organisation et évaluation :
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| Enseignement au deuxième quadrimestre | ||||||||
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Unités d'enseignement prérequises et corequises :
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| Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme | ||||||||
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Contenus de l'unité d'enseignement :
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| Le cours présente en détail les modèles linéaires (régression linéaire multiple et ANOVA), et aborde leurs extensions à des modèles plus généraux. | ||||||||
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Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement :
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| L'étudiant sera capable d'ajuster, de valider et d'interpréter un modèle de régression linéaire multiple et un modèle d'analyse de la variance. Les chapitres suivants seront notamment abordés :
Régression linéaire
Une attention particulière est accordée à la mise en pratique des techniques étudiées sur des jeux de données réelles. |
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Savoirs et compétences prérequis :
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| Cours de bachelier en probabilités et statistiques. Cours d'algèbre linéaire. Utilisation d'un logiciel statistique.
Capacité d'analyse et de modélisation d'un problème concret. Interprétation de résultats statistiques dans leur contexte. |
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Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement :
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| Cours magistral. Travaux pratiques en salle informatique (utilisation des logiciels R et SAS, notamment). Réalisation d'un projet personnel. | ||||||||
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Mode d'enseignement (présentiel ; enseignement à distance) :
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| Pour le cours théorique et les travaux pratiques, l'enseignement est présentiel. L'étudiant réalisera en outre un projet d'analyse de données. | ||||||||
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Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours :
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| Référence (non obligatoire) : Neter, J., Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J. et Wasserman, W. (1996), Applied linear statistical models. McGraw-Hill, Boston.
L'essentiel du cours théorique est présenté au tableau. Les éventuels transparents présentés au cours seront mis en ligne sur myUlg au fur et à mesure. |
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Modalités d'évaluation et critères :
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Critères : utilisation correcte des techniques et outils ; compréhension des méthodes utilisées ; capacité d'expliquer ces méthodes et leurs enjeux; utilisation de logiciels statistiques (notamment R et SAS) pour les modèles linéaires ; mise en œuvre d'outils statistiques sur des données réelles ; interprétation de résultats statistiques dans leur contexte d'application et communication de ces résultats. |
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Stage(s) :
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Remarques organisationnelles :
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| L'essentiel du cours théorique est présenté au tableau. Les éventuels transparents présentés au cours seront mis en ligne sur myUlg au fur et à mesure. | ||||||||
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Contacts :
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| Catherine.timmermans@ulg.ac.be | ||||||||