Biostatistiques - Statistiques multivariées

Sylvain Arlot

M1 Bioinformatique et Biostatistiques (BIBS)

Université Paris-Saclay (Orsay)

2ème semestre, 2016/2017


Plan du cours (24h):


Quelques liens utiles à propos de R:




ECTS

2.5

Mots clés

Sélection de variables, Bootstrap, Analyse de la variance, Tests multiples, Régression linéaire multiple

Objectifs:

Apprendre à modéliser des données de biologie et de génomique à l'aide de méthodes statistiques multivariées.

Contenu:

Méthodologie et pratique des modèles linéaires (régression multiple, analyse de la variance) lorsque la variable à expliquer est univariée puis multivariée.
Méthodes d'inférence et de tests, méthodes de ré-échantillonnage (bootstrap), méthodes de sélection de variables.
Introduction aux tests multiples et aux problèmes de grande dimension.
Les analyses de données se font avec le logiciel R.

Compétences à acquérir

Pratique des modèles linéaires pour analyser des données de génomique.

Volume horaire

CM : 9h, TP : 15h, homeWork : 15h

Bibliographie, lectures recommandées

Régression avec R, Cornillon et Matzner-Lober (2011).

Mode de contrôle des connaissances

Session 1 : 0,5 CC + 0,5 Examen,
Session 2 : Examen

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