Objectifs :
Les objectifs du cours sont :
• Avoir une compréhension solide des fondamentaux des statistiques et de la probabilité
• Etre capable de faire et interpréter des modèles de régression linéaire simple et multiple
• Etre capable de construire et analyser des plans d’expérience en randomisation totale ou des plans en blocs randomisés
• Etre capable d’utiliser « R » pour les statistiques et l’analyse de données

Programme :
Fundamentals of probability and statistics (2 h)
• Probability distributions
• Population parameters and Sample statistics
• Central Limit Theorem
• Confidence intervals for the mean
• Hypothesis testing
Fitting equations (10 h)
• Simple Linear Regression (4 h)
• Multiple Linear Regression (3.5 h)
• Tools to select variables (30 min)
• Adding class variables as predictors (2h)
Experimental design and Analysis (8 h)
Completely Randomized Design (CRD) (4 h)
• One factor experiment, fixed effects
• Two factor experiment, fixed effects
• Random and mixed effects
Randomized Complete Block (RCB) (4 h)
• One fixed factor experiment
• Two fixed factors experiment
• One random and one fixed factor

Pré-requis :
Une connaissance basique des manipulations des données en R sera un plus pour mieux comprendre les exemples en R, mais n’est pas requis pour comprendre les bases théoriques et peut être acquis ultérieurement, voir en déchiffrant les scripts de ce cours.

Equipe pédagogique :
DAUWE Rebecca (rebecca.dauwe@u-picardie.fr) MCF UPJV - BIOPI

Méthode pédagogique :
Ce cours propose une base théorique ainsi que des outils méthodologiques et pratiques pour le traitement et l’analyse de données issues de toutes les sciences expérimentales. Des exemples et exercices serviront comme illustration de la théorie et seront élaborés utilisant le logiciel « R ».
Un texte théorique du cours (diapos sous format pdf) et des scripts en « R », utilisés dans les exemples ou à étudier de façon autonome ultérieurement, ainsi que les jeux de données utilisés dans les exercices, seront mis à disposition. Les scripts à déchiffrer sont importants pour mieux comprendre et peuvent servir de modèle dans des travaux de recherche futurs.

Compétences acquises à l'issue de la formation :
Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au RNCP

Les Compétences et capacités visées à l'issue de la formation (fiches RNCP)

Arrêté du 22 février 2019 définissant les compétences des diplômés du doctorat et inscrivant le doctorat au répertoire national de la certification professionnelle. https://www.legifrance.gouv.fr/loda/id/JORFTEXT000038200990/

Bloc 1 : Conception et élaboration d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Disposer d'une expertise scientifique tant générale que spécifique d'un domaine de recherche et de travail déterminé

Bloc 2 : Mise en œuvre d’une démarche de recherche et développement, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les méthodes et les outils de la recherche en lien avec l’innovation

Bloc 3 : Valorisation et transfert des résultats d’une démarche R&D, d’études et prospective

- Mettre en œuvre les problématiques de transfert à des fins d’exploitation et valorisation des résultats ou des produits dans des secteurs économiques ou sociaux

Bloc 4 : Veille scientifique et technologique à l’échelle internationale

- Acquérir, synthétiser et analyser les données et informations scientifiques et technologiques d’avant-garde à l’échelle internationale

La formation participe à l'objectif suivant :être directement utile pour la réalisation des travaux personnels de recherche