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Description

  • Initiation au logistique libre R
  • Statistique exploratoire
  • Corrélations linéaire et non linéaire et tests statistiques adaptés à ces corrélations
  • Sélection de variables par ACP ou ACM ou par sélection de modèles
  • Classification
  • Analyse discriminante linéaire
     

Les séances de TP avec le logiciel R seront l’occasion de mettre en œuvre les méthodes vues en cours et en TD sur des données en liens forts avec les domaines d’applications des étudiants.

Compétences visées

Objectifs en termes de connaissances

  • Connaître le vocabulaire de la statistique
  • Connaitre les outils de la statistique exploratoire
  • Connaitre les analyses statistiques classiques


Objectifs en termes de compétences
Être capable de :

  • D’identifier des liaisons entre les variables des deux types (quantitatifs/qualitatifs)
  • Réduire les variables d’un jeu de données
  • Prédire un groupe d'appartenance à partir des caractéristiques données par le jeu de données

Modalités d'organisation et de suivi

Semestre et UE de rattachement et organisation calendaire envisagée
Usage de l’enseignement à distance, ou autres outils numériques

Semestre 2 du parcours AISD

Contact

Responsable(s) de l'enseignement
Etienne Birmele : etienne.birmele@math.unistra.fr
Xavier Dolques : dolques@unistra.fr

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation

Régime d'évaluation
ECI (Évaluation continue intégrale)
Coefficient
1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

LibelléType d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Coefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveNote reportée en session 2
Épreuve pratique
SCA1201.00
Premier examen écrit
SCET601.00
Second examen écrit
SCET601.00