Ce cours apparaît dans les formations suivantes :
• Faculté de Gestion, Economie & Sciences - Masters - Master 1 Ecologie Opérationnelle - S1 - 2 ECTS

Pré requis

- Maîtrise des notions de probabilités et statistique de base (variable, fonction, addition, multiplication, probabilité, etc.).
- Maîtrise des outils informatiques (bureautique, notion de répertoire, fichier, dossier, etc.).
- Les connaissances en statistiques descriptives.

Objectifs du cours

A la fin du cours l’étudiant devrait :
- comprendre la notion et les principes des statistiques descriptives et inférentielles ;
- connaître et maîtriser les principaux tests statistiques paramétriques et non paramétriques ;
- être capable de formuler un problème « écologique » en termes mathématiques ;
- savoir utiliser le logiciel R (manipulation de données, statistiques descriptives, représentation des graphique, tests) ;
- être capable de réaliser l’analyse statistique de base (description de données, tests statistiques) d’un jeu de données à l’aide de logiciel R ;
- être capable de comprendre les cours sur les analyses statistiques plus poussées, être capable d’apprendre rapidement d’implémenter les différentes méthodes statistiques à l’aide de logiciel R.

Contenu du cours

1) Introduction : notion de données , variable , individu statistique , etc.
2) Statistiques descriptives : rappels - savoir décrire les données
a. Variables quantitatives : présentation graphique et indicateurs numériques
b. Variables qualitatives : présentation graphique et indicateurs numériques
3) Statistiques inférentielles - connaître les principes de tests, savoir choisir un test adapté afin de répondre à un problème posé.
a. Echantillonnage et notion d'inférence
b. Tests paramétriques (Test de Student, ANOVA)
c. Tests non-paramétriques (Test de Mann-Whitney, Wilcoxon, Kruskall-Wallis)
d. Corrélation, coefficient de corrélation de Spearman et Perarson
4) Implémentation : analyse statistique de données avec le logiciel R - savoir mettre en oeuvre les analyses statistiques de base sur les vraies données.

Modalités d'enseignement

Organisation du cours

L’ensemble d’enseignement est possible à réaliser à distance. Néanmoins, dans la mesure de possible, les cours et les TP « classiques », en présentiel sont à priviliger.

Méthodes pédagogiques

Évaluation

Contrôle continu : coeff. 1

Bibliographie

• « Comprendre et réaliser les tests statistiques à l'aide de R », Gaël Millot, DeBoeck, 2018., - « Numerical Ecology with R (Use R) », D. Brocard, F. Gillet, F et P. Legendre, Springer-Verlag, New York, 2011., - « Statistique: Economie. Gestion. Sciences. Médecine (avec exercices d'application) », T. Wannacott, R. Wannacott, Economica, Paris, 1998, ,

Ressources internet

• - Introduction à la programmation en R, V. Goulet
  https://cran.r-project.org/doc/contrib/Goulet_introduction_programmation_R.pdf
  - Introduction au logiciel R : tests statistiques et graphs, A. Dubois, J. Bertrand, E. Comets
  http://www.biostat.fr/docs/cours3.pdf