Bloc 4 disciplinaire = Mathématiques et informatique

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Le contenu de cet enseignement concerne : une remise à niveau de l’interface analytique (Rstudio), des modèles linéaires à effets fixes
(matrice de corrélation, régression linéaire simple et multiple, analyse de variances à k facteurs, modèle de covariance, GLM (distribution binomiale, poisson), la transformation de variables, l’interaction entre variables, la sélection de modèles, l’analyse résidus, les méthodes d’analyses multivariées en développant le cas de l’analyse en composante principale (ACP).
— Introduction à la modélisation : Définitions, limites, échelles, formalismes, classification.

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 Un petit rappel des tests d’hypothèse paramétriques et non paramétriques donnant lieu à un schéma de synthèse sur « quelle méthode
statistique pour quelle question et quel jeu de données ? » Ensuite, le contenu est divisé en deux volets. Premier volet, plans d’expériences : introduction aux contraintes et aux principes de l’expérimentation agronomique, plans d’expériences fréquents en agronomie. Deuxième volet, analyse de données multivariée (Analyse Factorielle de Correspondance et Analyse factorielle de correspondance multiple) et méthode de classification (CAH et k-means).

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