Université Lyon 1
Arqus
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  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Mécanique
  • Parcours : M2 Biomécanique
  • Unité d'enseignement : Statistique (niveau 2)
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : SPT2078M
    Responsabilité de l'UE :
GUILLOT AYMERIC
 aymeric.guillotuniv-lyon1.fr
04.72.43.28.37
ROGOWSKI ISABELLE
 isabelle.rogowskiuniv-lyon1.fr
04.72.43.28.48
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
0 h
Travaux Dirigés (TD)
24 h
Travaux Pratiques (TP)
6 h
Durée de projet en autonomie (PRJ)
0 h
Durée du stage
0 h
Effectif Cours magistraux (CM)
210 étudiants
Effectif Travaux dirigés (TD)
35 étudiants
Effectif Travaux pratiques (TP)
18 étudiants

* Ces horaires sont donnés à titre indicatif.

    Pré-requis :

Être capable de saisir des données dans un tableur

Être capable d’utiliser les fonctions statistiques et logiques d’un tableur

Être capable de modifier le format d’un fichier tableur

Être capable de mettre en œuvre des analyses statistiques basées sur des tests paramétriques

    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

Transversales: Usages avancés et spécialisés des outils numériques  (Identifier les usages numériques et les impacts de leur évolution sur le ou les domaines, Se servir de façon autonome des outils numériques avancés  pour un ou plusieurs métiers ou secteurs de recherche du domaine)

Spécifiques:
Etre capable de recueillir des données

Etre capable de décrire des données selon les règles statistiques

Etre capable d’analyses des données selon les règles statistiques

Identifier, sélectionner et analyser avec esprit critique diverses ressources spécialisées pour documenter un sujet et synthétiser ces données en vue de leur exploitation

    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Méthodes de collecte de données (dispositifs expérimentaux)

Les tests statistiques non-paramétriques

Introduction à la modélisation linéaire (régression linéaire multiple)

Introduction à la planification expérimentale (Etude des facteurs et de leurs interactions)

Introduction à l’exploration multivariée (ACP)

Date de la dernière mise-à-jour : 26/04/2018
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