Université Lyon 1
Arqus
  • Domaine : Masters du domaine SCIENCES ET TECHNOLOGIES
  • Diplôme : Master
  • Mention : Sciences du médicament et des produits de santé
  • Parcours : M2 Innovations pharmaceutiques et développement analytique
  • Unité d'enseignement : Statistiques appliquées au médicament
Nombre de crédits de l'UE : 3
Code APOGEE : IPH2157M
UE Libre pour ce parcours
UE valable pour le semestre 1 de ce parcours
    Responsabilité de l'UE :
GUSTIN MARIE PAULE
 marie-paule.gustinuniv-lyon1.fr
    Type d'enseignement
Nb heures *
Cours Magistraux (CM)
11 h
Travaux Dirigés (TD)
19 h
Travaux Pratiques (TP)
0 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 :

Maîtrise du principe des tests d’hypothèse en statistique (Niveau L1/ PASS/LAS)

    Compétences attestées (transversales, spécifiques) :

- Acquérir du vocabulaire scientifique spécialisé

- Maitriser le recueil des données et des analyses statistiques de base

- Exploitater des résultats expérimentaux

- Déterminer des conditions optimales d’un processus de fabrication ou de transformation : identifier des facteurs les plus influents et de leur(s) interaction(s)

- Gérer des bases des données de grandes dimensions

Secteurs d’activité :

Public: Organismes de recherche en pharmacie, médecine, sciences de la vie

Privé: Laboratoire recherche et développement en sciences pharmaceutiques
    Programme de l'UE / Thématiques abordées :

Méthodes statistiques appliquées au domaine expérimental

L'objectif de cet enseignement est de fournir un minimum de bases théoriques et pratiques permettant à l'étudiant d'améliorer par la suite sa formation dans le traitement des données expérimentales

Représentation des données – analyse statistique descriptive

Tests paramétriques et non paramétriques usuels

Analyse statistique multidimensionnelle

Introduction à la gestion et l'analyse des données de grandes dimensions

Date de la dernière mise-à-jour : 29/06/2023
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