Durée
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement : 8h Th, 8h Pr
Partim 2 : Initiation à R : 6h Th, 12h Pr
Partim 3 : L'argument statistique : 4h Th, 6h Cl. inv.
Nombre de crédits
| Master en sciences et gestion de l'environnement, à finalité spécialisée | 4 crédits |
Enseignant
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement : Laurent Loosveldt
Partim 2 : Initiation à R : Laurent Loosveldt
Partim 3 : L'argument statistique : Gentiane Haesbroeck
Coordinateur(s)
Langue(s) de l'unité d'enseignement
Langue française
Organisation et évaluation
Enseignement au deuxième quadrimestre
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
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Le cours approfondit la connaissance statistique utile aux étudiants en sciences.
Il s'intéresse à la statistique bivariée en axant l'attention sur trois cas pratiques primordiaux :
- cas d'une variable explicative qualitative et d'une variable réponse continue
- cas d'une variable explicative et d'une variable réponse continues
- cas d'une variable explicative et d'une variable réponse qualitatives
Le cours est axé sur la compréhension de la démarche statistique, la lecture critique de résultats statistiques et la mise en oeuvre des méthodes statistiques vues au cours, en utilisant le logiciel statistique R.
Partim 2 : Initiation à R
L'étudiant sera amené à utiliser R au travers de l'interface RStudio. Il réalisera des traitements statistiques à l'aide de lignes de codes. Il sera parallèlement initié à des notions fondamentales de la statistique
Contenu du cours :
- Initiation à la gestion et l'exploration de base de données,
- Rappel des notions de bases de la statistique et traduction en lignes de code,
- Initiation à la réalisation de graphique de base dans RStudio,
- Notions de base des tests statistiques (contexte, erreurs, mise en oeuvre, p-valeur,...) et leurs traductions en lignes de code, avec interprétations,
- Notions de base de la régression linéaire et réalisation à l'aide de RStudio.
Partim 3 : L'argument statistique
Le partim sera consacré à la mise en évidence du double rôle des statistiques: outil de preuve et outil d'administration.
Acquis d'apprentissage (objectifs d'apprentissage) de l'unité d'enseignement
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Le cours vise à fournir aux étudiants le vocabulaire et les outils nécessaires pour
- Comprendre et mettre en œuvre des outils statistiques bivariés et la régression linéaire.
- Comprendre des résultats statistiques dans leur contexte. Etre capable de lire de façon critique des résultats statistiques numériques ou graphiques (liés aux méthodes étudiées).
- Etre capable de comprendre les enjeux, bénéfices et limites des études statistiques.
- Disposer du vocabulaire nécessaire pour interagir avec un statisticien dans le cadre d'un problème en sciences de l'environnement.
- Etre capable d'utilser le logiciel statistique R et d'interpréter ses sorties.
Partim 2 : Initiation à R
Au terme de cette unité d'enseignement, l'étudiant sera capable :
- d'utiliser le programme open source R au travers l'interrface RStudio à l'aide de lignes de programmation,
- d'importer un fichier dans son espace de travail,
- de manipuler et explorer une base de données,
- de réaliser la statistique de base,
- de réaliser quelques test statistiques via l'interface RStudio et savoir interpréter les résultats,
- de réaliser une régression linéaire via l'interface RStudio
- de rechercher sur internet des informations relatives au codage.
Partim 3 : L'argument statistique
A la fin du cours, l'étudiant sera capable d'avoir un regard critique sur l'outil statistique.
Savoirs et compétences prérequis
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Mathématiques de base.
Base de statistiques: probabilité, statistique descriptive (univariée), intervalles de confiance, tests d'hypothèses (test Z et test t).
Partim 2 : Initiation à R
De manière générale :
- Savoir utiliser un ordinateur
- Conaissances de bases en Excel
- Connaitre les bases de la statistique (statistique descriptive)
- Configurer correctement le clavier en fonction des touches (AZERTY ou QUERTY)
- Savoir installer un programme informatique sur son ordinateur
Activités d'apprentissage prévues et méthodes d'enseignement
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Cours théoriques et travaux pratiques (écrit et PC)
Partim 2 : Initiation à R
Une cours théorique en présentiel sera destiné à expliquer les notions fondamentales des tests statistiques et de la régression linéaire.
Une séance d'exercice en présentiel sera destinée à la gestion des bases de données et une seconde séance d'exercices en présentiel à la manipulation de celles-ci.
Le reste des activités d'enseignement seront organisées via des vidéos sur e-campus. Dans ces vidéos, les concepts théoriques développés seront directement mis en application via le logiciel R. Les étudiants seront ensuite invités à tester leur compréhension de ces concepts et mettre en pratique les commandes R qui leur ont été présentées via des tests sur e-campus.
Partim 3 : L'argument statistique
Le cours combine des préparations personnelles et des discussions en présentiel (sous la forme de classe inversée)
Mode d'enseignement (présentiel, à distance, hybride)
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel
Explications complémentaires:
Les cours se donneront en présentiel sur le campus d'Arlon.
Partim 2 : Initiation à R
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel
Informations complémentaires:
Mix d'activités en présentiel et en vidéos sur e-campus.
Partim 3 : L'argument statistique
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et en distanciel
Informations complémentaires:
Combinaison d'activités d'apprentissage en présentiel et à domicile.
Supports de cours, lectures obligatoires ou recommandées
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Les transparents du cours et le matériel de TP sont mis à disposition sur eCampus.
Partim 2 : Initiation à R
Plate-forme(s) utilisée(s) pour les supports de cours :
- eCampus
Informations complémentaires:
Les notes de cours et les slides du cours théorique dispensé en présentiel seront mis à disposition des étudiants.
Le reste du cours s'appuyera sur des vidéos disponibles sur e-campus et des tests à réaliser sur cette plateforme.
En ce qui concerne les connaissances de bases Excel, nous référons, par exemple au site
https://openclassrooms.com/fr/courses/7168336-maitrisez-les-fondamentaux-dexcel
Partim 3 : L'argument statistique
Voir la plate-forme e-campus
Modalités d'évaluation et critères
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Informations complémentaires:
L'évaluation met l'accent sur le bon usage et la compréhension des techniques statistiques, l'interprétation des résultats ainsi que l'exploitation du logiciel statistique R.
L'examen consistera d'un examen pratique en R (analyses statistiques), accompagné de questions sur la bonne compréhension de la théorie (justifications des choix, explications des techniques, interprétation des résultats, ...).
Pendant l'examen, les étudiants pourront travailler soit sur leur ordinateur personnel soit sur un ordinateur de la salle informatique. En cas d'utilisation d'un ordinateur personnel, ce dernier doit être configuré correctement, ce compris l'installation du logiciel R. Les encadrants ne sont pas tenus à apporter un support informatique durant l'évaluation.
L'examen est à livre ouvert.
L'examen consistera des partims 1, 2 et 3 qui sont évalués ensemble, sauf pour les étudiants du Master de spécialisation en gestion des risques et des catastrophes à l'ère de l'Anthropocène (voir la remarque spécifique au Partim 2 ci-dessous).
Les fichiers résultant du travail de l'étudiant devront être remis à la fin de l'examen, tous ensemble et dans les temps impartis, sur la plateforme institutionnelle e-campus. Il est attendu que les étudiants maitrisent la réception et le dépôt de documents sur cette plateforme.
Toute tentative de fraude entrainera une cote nulle. En particulier, l'utilisation d'un téléphone portable ou d'un logiciel IA est strictement interdite, tout au long de l'examen. Toute tentative de communication avec d'autres étudiants entrainera également une cote nulle.
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Partim 2 : Initiation à R
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite
Informations complémentaires:
Remarque spécifique exclusivement pour les étudiants du Master de spécialisation en gestion des risques et des catastrophes à l'ère de l'Anthropocène.
Les étudiants de ce master de spécialisation ne suivant que le partim 2 du cours, ils seront dispensés de certaines questions de compréhension plus fine, destinées aux étudiants qui ont également suivi les partims 1 et 3. Les questions dont ils seront dispensés seront clairement spécifiées sur le questionnaire.
Partim 3 : L'argument statistique
Examen(s) en session
Toutes sessions confondues
- En présentiel
évaluation écrite ( questions ouvertes )
Informations complémentaires:
Stage(s)
Remarques organisationnelles et modifications principales apportées au cours
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Voir les notes du cours ENVT0048-2 pour rafraichir les bases de statistique. Ces notes seront accesible via eCampus.
Partim 2 : Initiation à R
Il est demandé à l'étudiant d'avertir le professeur s'il ne possède pas d'ordinateur personnel.
Contacts
Laurent Loosveldt
Institut de Mathématique - B37 - Bureau 0/59
Quartier Polytech 1
Allée de la découverte, 12
4000 Liège (Sart-Tilman)
Tél. : (04) 366.92.56.
E-mail : l.loosveldt@uliege.be
Partim 1 : Statistiques univariées et bivariées en environnement
Partim 3 : L'argument statistique
Gentiane Haesbroeck (G.Haesbroeck@uliege.be)