Supports de cours 2006-2007

Les supports de cours pour l'année 2007-2008 se trouvent sur cette page.

Analyse exploratoire de données et Modélisation statistique

Cette formation vise, dans un premier temps, à délimiter le périmètre des techniques d'analyse exploratoire multivariée et souligner l'interprétation que l'on peut donner des résultats des analyses factorielles ou des techniques de classification. Un deuxième aspect porte sur les techniques de modélisation de données qualitatives et/ou quantitatives, à l'aide principalement du modèle linéaire.
La formation est essentiellement pratique et les illustrations sont réalisées avec R, en prenant des exemples issus du domaine de la biologie ou des sciences humaines. La formation est assurée au RISC.

Les transparents et les exemples R se trouvent sur cette page.

Analyse exploratoire Résumés numériques, explorations graphiques Analyse en composantes principales Analyse des correspondances (simple et multiple) Classification hiérarchique Positionnement multi-dimensionnel Modélisation Analyses comparatives simples Plans d'expérience et ANOVA Régression linéaire (simple et multiple) Modèles mixtes

Modèles probabilistes pour les Sciences Cognitives

Ce cours s'adresse aux étudiants de M1/M2 du Cogmaster (Bloc thématique B4).
Il s'agit d'une introduction à la théorie des probabilités et aux modèles probabilistes usuels, que l'on retrouve en statistique inférentielle classique et dans le cadre de la modélisation de certaines grandes "fonctions" du cerveau (intégration multimodale et contrôle moteur avec une approche bayésienne, réseaux de neurones, classification et apprentissage automatique pour la reconnaissance de formes par exemples).

Les transparents de la présentation, les solutions aux petits jeux de calcul des probabilités, ainsi que les articles présentés lors de cette journée sont disponibles au format pdf.

Introduction à la modélisation Rappels de probabilités Théorie de l'information Modèles probabilistes des grandes fonctions cognitives Applications

Biostatistiques et applications aux sciences humaines et biologiques

Ce cours s'adresse aux étudiants de M2 du Cogmaster (Atelier A4).
Il comprend une introduction à l'analyse exploratoire des données et à la statistique inférentielle, et s'organise principalement autour des concepts clés de l'analyse exploratoire et inférentielle. Toutes les notions théoriques abordées sont illustrées à l'aide du logiciel R, et de nombreux exemples et études de cas complètent le cours fondamental.

Les documents utilisés en cours sont disponibles au format pdf et html.

Indicateurs de tendance centrale et de dispersion Techniques de visualisation uni- et bivariée, graphiques conditionnels Techniques d'Analyse factorielle (ACP) et de classification Simulation de lois de probabilités Estimation paramétrique et non-paramétrique Plans d'expériences et Analyse de variance Comparaisons multiples Modèles non-paramétriques Modèles linéaires usuels (régression, analyse de covariance, méthode d'ajustement) Introduction au GLM et aux modèles mixtes Études de cas : Psychophysique Psycholinguistique Imagerie (MEG/EEG, IRMf) Introduction au langage R Graphiques sous R Modèles statistiques sous R (formulation, tests, diagnostics) Introduction à la programmation R