Statistiques appliquées aux données environnementales I

Statistiques appliquées aux données environnementales I

  • ECTS

    3 crédits

  • Composante

    Collège Sciences et Technologies pour l’Energie et l’Environnement (STEE)

  • Volume horaire

    32h

Description

Les cours permettront de vous familiariser avec la visualisation et le traitement des données spatio-temporelles en écologie. Au-delà de certaines approches spécifiques, le cours met l'accent sur des méthodes analytiques générales pouvant également servir hors cadre spatio-temporel. Toutes les notions abordées seront constamment appliquées à l'aide de données biologiques/environnementales réelles en salle informatique (temps limité) ou dans le cadre de travaux personnels (temps plus long). 

Le cours porte sur les notions suivantes : 

Temporel 

Spatial 

 

 

Analyses multivariées inter et intra classes 

 

Autocorrélations Série temporelles 

Décompositions (modèle additif et multiplicatif) 

AR et MA 

ARIMA / SARIMA 

 

Autocorrélations spatiales (Gini Moran) 

Notion de voisinages  

Analyses multivariées avec u.s. spatiales 

Analyses multivariées spatialisées 

Extrapolation spatiale : variogramme et krigeage 

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Objectifs

À la fin de cette UE/EC, vous serez capable de :  

  • Manipuler et visualiser des données spatio-temporelles. 
  • Identifier les principales approches statistiques spatio-temporelles et choisir la plus appropriée. 
  • Appliquer et interpréter les résultats associés. 
  • Réaliser tout cela à l'aide du logiciel R. 
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Heures d'enseignement

  • Statistiques appliquées aux données environnementalesTravaux Dirigés32h

Contrôle des connaissances

Session 1 : 100% contrôle continu écrit

Le contrôle continu se base sur l'analyse de données biologiques /environnementales dans le cadre de travaux personnels à la maison (travail en groupe possible). 

Session 2 : 100% oral

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Bibliographie

  • Introductory Time Series with R (2009) Cowpertwait, Paul S.P. Metcalfe, Andrew V. Springer (ISBN : 1-282-36456-1).  
  • Time series analysis and its applications : with R examples (2010) Robert H. Shumway, David S. Stoffer. Springer (ISBN : 1-4419-7865-8). 
  • Applied Spatial Data Analysis with R (2013). Bivand, Roger S.; Pebesma, Edzer.; Gómez-Rubio, Virgilio. Springer (ISBN : 1-4614-7618-6). 
  • Forecasting: principles and practice (2018). Hyndman R. J., Athanasopoulos G. OTexts. 
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Compétences acquises

Compétences

Niveau d'acquisition

Usages avancés et spécialisés des outils numériquesRecueillir données dans des bases de données appropriéesx
Traiter des données dans des logiciels génériques (R) et spécifiquesx
Exploiter des données dans un système d'information géographiquex
Développement et intégration de savoirs hautement spécialisésDéfinir une stratégie de collecte et d'analyse des données environnementalesx
Communication spécialisée pour le transfert de connaissancesSélectionner et analyser des ressources spécialisées de manière synthétique et critiquex
Communiquer autour de connaissances scientifiques avec des publics variés, à l'oral et l'écrit, en Français et en Anglaisx