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Multivariate data analysis
Titulaire(s) du cours
Christine DECAESTECKER (Coordonnateur)Crédits ECTS
5
Langue(s) d'enseignement
français
Contenu du cours
(1) Rappels sur les outils statistiques élémentaires
(2) Rappels et compléments sur les outils de statistique bidimensionnelle (incluant les tests d'hypothèse) et leurs applications.
(3) Introduction générale à l'analyse de données multivariées.
(4) Introduction aux méthodes non-supervisées.
(5) Introduction aux méthodes supervisées.
Objectifs (et/ou acquis d'apprentissages spécifiques)
- l'utilisation appropriée d'outils statistiques (représentations graphiques, tests d'hypothèse, ...) et d'analyse de données multivariées (analyses factorielles, clustering, classification et régression),
- l'interprétation correcte des résultats fournis par ces outils.
Pré-Requis
Connaissances et compétences pré-requises
MATH-H-2002: Calcul des probabilités et statistiques ou équivalent
Méthodes d'enseignement et activités d'apprentissages
Cours ex-cathedra en français (avec illustrations sur données biomédicales) et exercices sur des bases de données réelles via l'utilisation d'un logiciel statistique.
Dans la mesure du possible, l'enseignement en présentiel sera privilégié. Un format hybride (présentiel et à distance) est cependant prévu.
Contribution au profil d'enseignement
Cette unité d'enseignement contribue aux compétences suivantes :
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Gérer, explorer et analyser les données médicales (dossier médical, imagerie, génomique, statistiques)
Références, bibliographie et lectures recommandées
1) J.H. Zar: Biostatistical analysis. Prentice Hall International.
2) S. Siegel, N.J. Catellan: Nonparametric Statistics for the Behavioral Sciences. McGraw-Hill International Editions.
3) L. Lebart, A. Morineau, M. Piron: Statistique exploratoire multidimensionnelle. Dunod.
4) Duda, Hart et Stork, Pattern classification, John Wiley et Sons.
Support(s) de cours
- Université virtuelle
- Podcast
Autres renseignements
Contacts
Email : cdecaes@ulb.ac.be
Campus
Solbosch
Evaluation
Méthode(s) d'évaluation
- Autre
Une période de préparation sans note est prévue.
Selon les circonstances, l'examen peut être fait à distance en utilisant Teams.
Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)
Une question théorique (0.5) et une série de questions pratiques sur base du rapport de TP (0.5)
Langue(s) d'évaluation
- français
- anglais