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Génétique Quantitative et Évolution - Le Moulon

Modélisation Statistique

Modélisation Statistique et Analyse de données biologiques

Soutiens

Objectifs

Ce module est destiné aux doctorants et/ou chercheurs en Biologie ayant déjà suivi, au cours de leur cursus universitaire, une formation théorique en biostatistiques, mais qui se retrouvent aujourd’hui confrontés à des problèmes d’analyse de données.

Les objectifs de ce module sont :

  • d’apprendre à identifier dans un problème biologique la ou les questions auxquelles on peut répondre par une démarche probabiliste, et à écrire un modèle statistique,
  • d’aider par la pratique les participants confrontés pour la première fois à un jeu de données réelles et complexes.

Il est demandé aux participants d’arriver avec un projet, qui peut être un jeu de données à analyser, ou un plan d’expérience à concevoir.

Pré-requis

Formation de base en biostatistiques :

  • Lois de probabilités usuelles (Normale, Binomiale, Poisson),
  • Analyse de variance,
  • Comparaison de moyennes,
  • Notions d’algèbre linéaire (vecteur, matrice),
  • Analyse en composantes principales.
  • Language R.

Session 2022-2023

Le module se déroule en trois temps :

  1. Jeudi 9 mars 2023 - Une journée de présentation des jeux de données par les participants : prévoir une petite présentation de 5/10 mn sur votre problème biologique. Le programme du cours sera établi en fonction des problèmes traiter.
  2. Du lundi 20 au vendredi 24 mars 2023 : MODSTATS1- Une semaine de cours/TD. Formation à la modélisation statistique. Présentation des grandes catégories de modèles.
  3. Du lundi 17 au vendredi 21 avril 2023 : MODSTATS2 - Une semaine de travail sur projets et compléments de cours sur des problèmes précis.

La présentation des projets se fera en distantiel par visioconférence. Si la situation sanitaire le permet, tous les cours se dérouleront sur campus Agro-Paris-Saclay d’AgroParisTech, 22 place de l’Agronomie, 91120 Palaiseau .

Pour information, vous pouvez télécharger ici le programme de la session 2023 (MODSTAT1)

Informations complémentaires