Durée
10h Th, 15h Pr
Nombre de crédits
Enseignant
Coordinateur(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au premier quadrimestre, examen en janvier
Horaire
Unités d'enseignement prérequises et corequises
Les unités prérequises ou corequises sont présentées au sein de chaque programme
Contenus de l'unité d'enseignement
Le cours consiste en une introduction générale aux méthodes d'analyses statistiques multivariées, c'est-à-dire l'étude de la variabilité d'une variable (variable dépendante) en fonction d'un ensemble de plusieurs variables (variables indépendantes). Le cours comporte les parties suivantes:
- Introduction à R/Rcmdr
- Régression multiple
- Régression logistique binaire et ordinale
- Courbes de survie et régression de Cox
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Le cours a pour objectif d'introduire de façon pragmatique les méthodes de l'analyse statistique multivariée. A la fin du cours, l'étudiant doit être à même de poser un problème multivarié, d'en réaliser l'analyse à l'aide du logiciel R/Rcmdr et d'en exposer clairement les résultats. Il doit être aussi à même de comprendre l'utilisation de méthodes multivariées dans la littérature scientifique.
Savoirs et compétences prérequis
Prérequis: STAT1001-1 et STAT0420-1 ou STAT730-2
Avoir suivi un cours d'analyse statistique univariée.
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Les travaux pratiques consistent en l'analyse statistique de fichiers de données multivariées à l'aide du logiciel R/Rcmdr.
L'étudiant devra se présenter aux séances de travaux pratiques avec un ordinateur portable chargé et le logiciel R/Rcmdr dûment installé (voir myuliege pour l'installation).
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Chaque cours est composé d'une partie théorie suivie de la partie pratique correspondante avec le logiciel R. Les exercices sont repris dans un manuel d'exercices et sont disponibles sur eCampus. Ils peuvent être terminés à domicile. Des vidéos tutorielles sont également disponibles.
Cours donné en présentiel en alternance et retransmis (et enregistré) via blackboard collaborate.
Adaptations organisationnelles liées au contexte sanitaire
Lectures recommandées ou obligatoires et notes de cours
Les slides, le manuel d'exercices, les vidéos tutorielles ainsi que les bases de données utilisées aux cours seront mis à la disposition des étudiants.
Les livres de référence (non obligatoire) sont: - Multivariate statistical methods. D. Morrison, Mc Graw-Hill, Auckland, 1986 - Introduction to multivariate analysis. C. Chatfield et A.J. Collins, Chapman and Hall. ed, London, 1980
Modalités d'évaluation et critères
Vous trouverez ci-dessous les modalités d'évaluation envisagées pour les examens en présentiel et à distance ainsi que celle souhaitée en cas de session hybride. En fonction de l'évolution sanitaire, la modalité choisie vous sera communiquée au plus tard un mois avant le début de la session d'examen.
Toutes sessions confondues :
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
- En distanciel
évaluation écrite
- Si évaluation en "hybride"
préférence en distanciel
Explications complémentaires:
Examen pratique sur ordinateur à distance sur eCampus d'une durée de 2 heures durant la session de janvier. L'examen consistera en la résolution d'exercices à l'aide du logiciel R/Rcmdr.
Stage(s)
Remarques organisationnelles
Contacts
* Anne-Françoise DONNEAU (Chargée de cours), Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique. Tél: 04-366.47.90 Email: afdonneau@uliege.be
* Assistante : Nadia DARDENNE, Quartier Hôpital, Avenue Hippocrate, 13 - Bât 23, 4000 Liège - Belgique - Tél: 04-366.33.40 - Email:ndardenne@uliege.be