Coursebooks 2017-2018

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Multivariate statistics with R in environment

ENV-521

Lecturer(s) :

Buttler Alexandre
Walker Thomas William Nicholas

Language:

English

Résumé

Introduction à l'analyse et à la modélisation des données multidimensionnelles. Aide au choix des méthodes et à leur intégration dans un plan de recherche. Préparation à l'analyse de données complexes dans différents domaines des sciences de l'environnement. Utilisation du logiciel R.

Contenu

 

 

 

Mots-clés

Analyses multivariables, statistiques pour données complexes

Compétences requises

Cours prérequis obligatoires

Notions de statistiques basiques

Cours prérequis indicatifs

Probabilités et statistique

Acquis de formation

A la fin de ce cours l'étudiant doit être capable de:

Méthode d'enseignement

Cours et exercices sur ordinateur, projet personnel d'application des méthodes.

Travail attendu

Participation au cours et lecture du support de cours

Exercices d'application des méthodes sur un fichier de données fourni

Projet personnel avec rapport et soutenance

Méthode d'évaluation

40 % contrôle ponctuel écrit (2h) pendant le semestre
10 % contrôle continu (exercices) pendant le semestre
50 % épreuve orale (30 min) pendant la session d'examen

Encadrement

Office hours Oui
Assistants Oui

Ressources

Bibliographie

BIBLIOGRAPHY

Legendre, P., & Legendre, L. (2012) Numerical Ecology. 3e ed., Elsevier ***

Jongman, R.H.G, Ter Braak, C.J.F. & Van Tongeren, O.F.R. (1987) Data analysis in community and landscape ecology. PUDOC, Wageningen

Borcard, D., Gillet, F. & Legendre, P. (2011) Numerical Ecology with R. Springer Verlag.*

 

*** pour la théorie et les concepts fondamentaux

* pour travailler avec R (codes)

Ressources en bibliothèque
Polycopiés

Disponible sur Moodle.epfl.ch

 

Sites web
Liens Moodle

Préparation pour

Projet de Master

In the programs

Reference week

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8-9     
9-10     
10-11     
11-12     
12-13     
13-14GRC002    
14-15    
15-16GRC002    
16-17     
17-18     
18-19     
19-20     
20-21     
21-22     
 
      Lecture
      Exercise, TP
      Project, other

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