Outils Statistiques pour neurosciences
- Cours (CM) 14h
- Cours intégrés (CI) -
- Travaux dirigés (TD) 14h
- Travaux pratiques (TP) -
- Travail étudiant (TE) -
Langue de l'enseignement : Français
Niveau de l'enseignement : B2-Avancé - Utilisateur indépendant
Description du contenu de l'enseignement
Objectifs en termes de connaissances
Vocabulaire et concepts de la statistique. Premiers test usuels (Student, Khi-deux).
Analyse de la variance à un facteur. Régression linéaire simple.
- Modèles d'analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs.
- Notion d'interaction.
- Facteurs à effets fixes ou à effets aléatoires.
- Facteurs emboîtés ou croisés.
- Procédures de comparaison multiple.
- Tests non-paramétriques usuels pour comparer une, deux ou plusieurs populations.
- Modèles de régression
- Linéaire simple et multiple.
- Régression non-linéaire.
Vocabulaire et concepts de la statistique. Premiers test usuels (Student, Khi-deux).
Analyse de la variance à un facteur. Régression linéaire simple.
Compétences à acquérir
- Savoir utiliser des modèles d'analyse de la variance à un ou plusieurs facteurs croisés ou emboîtés à effets fixes ou aléatoires.
- Savoir vérifier les conditions d'utilisation des modèles d'analyse de la variance.
- Savoir mener à bien des procdures de comparaisons multiples.
- Savoir se servir des tests non-paramétriques usuels pour comparer une, deux ou plusieurs populations en remplacement des modèles d'analyse de la variance.
- Savoir ajuster et interpréter un modèle de régression linéaire simple ou multiple.
- Savoir ajuster et interpréter un modèle de régression non-linéaire.
Pré-requis obligatoires
Vocabulaire et concepts de la statistique. Premiers test usuels (Student, Khi-deux).
Pré-requis recommandés
Analyse de la variance à un facteur. Régression linéaire simple.
Contact
UFR de mathématique et d'informatique
7, rue René Descartes67084 STRASBOURG CEDEX
0368850200
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Responsable
Myriam Maumy-Bertrand
