Atelier satellite aux JdS 2024 // Enseigner la statistique dans l’enseignement supérieur : construire un cours de régression linéaire




1) Ouvrages

  • Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique (1990) Editions Technip
  • Antoniadis, Berruyer, Carmona, Régression non linéaire et applications (1992), Economica
  • Dodge, Rousson, Analyse de régression appliquée (2004), Dunod
  • Falissard, Comprendre et utiliser les statistiques dans les sciences de la vie (2005) Masson
  • Gauvrit, Stats pour psycho (2005), de Boeck
  • Savy, Probabilités et statistiques pour modéliser et décider (2006) Technosup
  • Cornillon-Matzner-Lober, Régression : théorie et applications (2007) Springer
  • Bazen, Sabatier, Econométrie, des fondements à la modélisation (2007) Vuibert
  • Crépon, Jacquemet, Économétrie : méthode et applications (2010) de Boeck
  • Lejeune, Statistique : la théorie et ses applications (2010) Springer
  • Lafaye de Micheaux, Drouillet, Liquet, Le logiciel R : maitriser le langage et effectuer des analyses statistiques (2011), Springer
  • Azais, Bardet, Le modèle linéaire par l’exemple (2012), Dunod
  • Triola et Triola, Biostatistique pour les sciences de la vie et de la santé (2012) Pearson
  • Daudin, Le modèle linaire et ses extensions (2015) Technosup
  • Hahn, Macé, Méthodes statistiques appliquées au management (2017) Pearson
  • Bertrand, Maumy-Bertrand, Initiation à la statistique avec R (2018), Dunod
  • Judd et al., Analyse des données, une approche par comparaison de modèles (2018) de Boeck
  • Cornillon, Hengartner, Matzner-Lober, Rouvière, Régression avec R (2019) EDP Sciences
  • Guéguen, Statistique pour psychologues : cours, QCM et exercices corrigés (2022), BU DL
  • Dancey et Reidy, Statistiques sans maths pour psychologues (2023) de Boeck

    2) Ressources en ligne

  • Wikistat, Philippe Besse, INSA de Toulouse
  • Cours de Ricco Rakotomalala, Université de Lyon 2
  • Cours L3 MIASHS, Marie Chavent à l’Université de Bordeaux
  • Cours de L3 MIASHS IDS, Stéphane Chrétien, Université Lyon 2
  • Cours de Master de statistique appliquée, Magalie Fromont Renoir, Université de Rennes 2
  • Cours de M1 psycho, Université Paris Ouest Nanterre La Défense


    3) Curricula



    Niveau Formation Prérequis
    BUT SD (ex STID) BUT 1, S2 S1 : Statistique descriptive (45h), analyse (30h), probabilités (30h)
    S2 : Programmation statistique (25h), bases de l’algèbre (15h), probabilités 2 (20h), statistique inférentielle (25h)
    Licence mathématiques informatique appliquées aux sciences humaines et sociales (MIASHS) L2, S4 S1 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), introduction à la statistique (30h)
    S2 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), probabilités (30h)
    S3 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), probabilités (30h)
    Licence Économie-gestion L3, S5 S1 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), introduction à la statistique (30h)
    S2 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), probabilités (30h)
    S3 : Algèbre linéaire (30h), analyse réelle (30h), probabilités (30h)
    École d’ingénieur 1ère année, S6 S5 : analyse pour l’ingénieur (33h), probabilités appliquées (33h)
    S6 : méthodes numériques de base (34,5h), recherche opérationnelle (33h)
    Master Psychologie M1, S7 S1 : Méthodes en SHS, traitement de données (statistiques descriptives)
    S2 : Traitement de données (statistiques descriptives)
    S3 : Traitement de données (probabilités, stat inférentielle, comparaison de données)
    S4 : Analyse et interprétation des données expérimentales (ANOVA 1 et 2 facteurs)
    Master de statistique M1, S7 (voir Licence MIASHS S1 à S3)
    S4 : Statistique mathématique (dont inférence statistique, tests de normalité, analyse de la variance, régression linéaire)
    S5 : statistique mathématique 2 (48h)
    S6 : statistique mathématique 3 (analyse de la variance, régression linéaire, méthodes non paramétriques, théorie de Neyman-Pearson)
    S7 : probabilités (24h), statistique inférentielle (24h), analyse de données (24h)
    Master Biologie M2, S9 S3 : méthodes statistiques pour la biologie (36h)
    S5 : modélisation en biologie (50h)




     
     
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