Volume horaire

Description de l'UE

Objectifs

À l’issue de cet enseignement, les étudiants devront être à même d'analyser un jeu de données complexe en utilisant des modèles linéaires (lm) ou le des modèles linéaires généralisés (glm). Ils devront maîtriser suffisamment les bases théoriques de ces outils pour pouvoir montrer la pertinence de leur choix d'analyse, et interpréter en détail les résultats obtenus.

Pré-requis

Statistiques descriptives, lois de probabilités usuelles, test d'hypothèse, régression linéaire, ANOVA, ANCOVA, utilisation basique du logiciel R.

Contenu

Cet enseignement propose une présentation détaillée des applications du modèle linéaire et du modèle linéaire généralisé à l'analyse des données biologiques. Les éléments théoriques permettant de comprendre les conditions d'application de ces méthodes d'analyse seront expliqués. L'accent sera mis sur les outils permettant de vérifier que ces conditions d'application sont bien remplies, et sur la démarche à adopter lorsqu'elles ne le sont pas. L'enseignement sera illustré en travaux pratiques par l'analyse détaillée de jeux de données tirés de travaux en écologie, biologie comportementale et biologie évolutive.

Compétences

Écrire un modèle statistique correspondant à un plan d'expérience ou d’échantillonnage donné Vérifier les conditions de validité du modèle Interpréter les résultats des analyses

Ouvrages de référence

The R Book, 2nd Edition. M.J. Crawley 2012. Wiley

Mots clef

Statistique, Modèle linéaire, Modèle linéaire généralisé

Contrôle des connaissances

CC: contrôle continu, CT: contrôle terminal.

Les notes de CC de session 1 sont systématiquement conservées en session 2.