SYLLABUS ISABEE DFSTB: BIOSTATISTIQUE ET INFORMATIQUE APPLIQUÉE

ETB441

BIOSTATISTIQUE ET INFORMATIQUE APPLIQUÉE

1. Informations concernant le cours

Nom/Intitulé : Statistique et Informatique appliquées

Code : ETB 441

Filière et option : Foresterie, Sciences et Technologies du Bois (FSTB)

Niveau : M1

Responsable du cours : Pr TANESSONG Roméo Stève

Disponibilité et contact : (+237) 675663700 / 694943889

Date et période du cours : Découpage (CM : 30 heures ; TD : 10 heures ; TP : 15 heures ; TPE : 5 heures)

Nombre de crédits : 4  

2. Description du cours

2.1 Visée générale du cours

• Apprendre les principales techniques de statistique descriptive ;
• Être capable de mettre en œuvre ces techniques de manière appropriée dans un contexte donné ;
• Être capable de lire les tables statistiques ;
• Être capable de faire des tests statistiques ;
• Être capable d’utiliser les logiciels de statistique (R, SPSS, . . .).

2.2 Contenu du cours

Variables, données statistiques, tableaux, effectifs ; Statistique descriptive univariée ; Statistique descriptive bivariée ; Calcul des probabilités et variables aléatoires ; Tables statistiques ; Théorie d’estimation ; Tests statistiques ; Analyse de la Variance (ANOVA) ; Échantillonnage ; Statistique multivariée : ACP et AFC.

3. Apprentissage visé

3.1 Compétences escomptées

     A la fin de ce cours, l’étudiant devrait être capable de manier les outils de statistiques descriptives et inférentielles.

3.2 Domaines d’application

      Foresterie, Agronomie, Aquaculture, Economie, Gestion de l’eau, Sciences de l’environnement.

3.3 Prérequis

     Mathématiques (Analyse et Algèbre)

4. Programme et calendrier

SEMAINES/DATES (INDICATIF)	CONTENUS/OBJECTIFS	ACTIVITES	TRAVAIL PREALABLE
Semaine 1	Chapitre 1 : Variables, données statistiques, tableaux, effectifs	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 1 (Support de cours remis avant le cours) ii. Compte rendu de lecture
	Chapitre 2 : Statistique descriptive univariée	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 2 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Chapitre 3 : Statistique descriptive bivariée	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 3 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
Semaine 2	Chapitre 4 : Calcul des probabilités et variables aléatoires	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 4 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Chapitre 5 : Tables statistiques	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 5 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Chapitre 6 : Théorie d’estimation	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 6 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
Semaine 3	Chapitre 7 : Tests statistiques	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 7 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Chapitre 8 : Analyse de la Variance (ANOVA)	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 8 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Chapitre 9 : Échantillonnage	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 9 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
Semaine 4	Chapitre 10 : Statistique multivariée : ACP et AFC	Cours Magistral	i. Lecture chapitre 10 ii. Compte rendu de lecture iii. Exercices d’application
	Tout le cours	TD, TPE et TPE	Lecture de tout le cours
	Evaluation écrite	CC	Evaluation sur le contenu du cours

5. Mode d’évaluation

PERIODES	TYPE D’EXAMEN/COMPETENCES VISEES	POURCENTAGE
Les deux dernières semaines de la programmation de l’UE	Travaux Personnel de l’Etudiant (TPE) Vérification de l’assimilation des notions sur les statistiques descriptives et inferentielles	10%
La dernière semaine selon la programmation de l’UE	Contrôle Continu (CC) La restitution des connaissances acquises durant tout le cours par les étudiants	20%
Selon la programmation de l’ISABEE	Examen Semestriel (Session Normale) La restitution des connaissances acquises durant tout le cours par les étudiants	70%

6. Règles de fonctionnement du cours

Tout au long du déroulement du cours, la présence des étudiants est obligatoire, le contrôle effectif de la présence se fait par le dressage d’une liste de présence et un appel systématique à la fin de chaque séance.

Toute absence non justifiée tout comme le non-respect des délais de remise des devoirs donnés sont sujets à une punition (décidée en fonction de l’activité manquée, pouvant aller d’une tâche supplémentaire, d’un retrait de point jusqu’à une non attribution de note).

La participation active au cours magistral (par des questions posées et par la réponse aux questions posées par l’enseignant) par les étudiants est très recommandée. Cette participation est encore plus sollicitée pendant les séances de présentations en salle, motivée par l’octroi de points bonus aux étudiants les plus actifs.

La fraude, la tricherie et le plagiat constatés pendant les devoirs donnés aux étudiants sont sanctionnés soit par l’annulation pure et simple dudit devoir, donnant un nouveau travail à faire, soit la non considération du devoir ramenant ainsi la note de l’étudiant à 0.

7. Bibliographie du cours et ressources complémentaires  

[1]  Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer-Verlag, 2002.

[2]  Bouroche J. M., G. Saporta. L’Analyse des Données. Presses Universitaires de France, 2002.

[3]  Dodge Y. Analyse de régression appliquée, manuel et exercices. Dunod, 2000.

[4]  H. Rouanet, D. Lepine. Comparison between treatments in a repeated-measurement design: Anova and multivariate methods. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 1970.

[5] Dalgaard P. Introductory Statistics with R. Springer-Verlag, 2002.

[6] Droesbeke J. Éléments de statistiques, Ellipses, 2001.