Système d'information géographique et statistiques

ECTS

6.0

Nombre d'heures

50.0

Niveau d'étude

Bac +5

Période de l'année

Semestre 9

Présentation

Le contenu du module offre un prolongement sur l'utilisation des modèles linéaires généralisés ainsi que des bases sur le développement d'outils personnalisés à partir du logiciel "R" par la conception de scripts et fonctions. Il aborde les plans d’échantillonnage, la collecte de points géographiques, et l'analyse des données linéaires ou surfaces. Ainsi, au travers de l’utilisation de GPS de terrain, de cartes existantes et du logiciel de cartographie (en libre accès) QGis, ce module a pour objectifs de fournir les compétences en cartographie nécessaires à l'acquisition, le traitement et la diffusion des données spatiales. Avec l’utilisation de bases de données en libre accès (Modèle Numériques de Terrain, Corine Land Cover…), les compétences acquises iront jusqu’aux premières analyses spatiales.

Objectifs

Ce module a pour objectif d'acquérir des compétences i) en cartographie nécessaires à l'acquisition, le traitement et la diffusion des données spatiales et ii) en analyse de modèles statistiques linéaires. Avec l’utilisation de bases de données en libre accès (Modèle Numériques de Terrain, Corine Land Cover…). Il offre également un prolongement sur l'utilisation des modèles linéaires généralisés ainsi que des bases sur le développement d'outils personnalisés à partir du logiciel "R".

Volume horaire

Cours magistral6
Travaux pratiques16
Atelier de méthodologie d'apprentissage28

Compétences visées

Maitriser les modèles linéaires généralisés
Élaborer une stratégie de collecte de données afin d’assurer un traitement optimal de celles-ci.
Pouvoir à partir de travaux individuels produire et valoriser un projet collectif unique.
Concevoir ou adapter des outils personnalisés permettant de résoudre des problèmes spécifiques à partir de logiciel "Open Source" tel que le logiciel "R".

Syllabus

Introduction
      - Modèles linéaires pour les données continues
      - Modèles linéaires pour les données discrètes
Régression logistique
Inférence pour le modèle logistique
Diagnostiques de régression pour les données binaires
Variantes des modèles logistiques
Régression de Poisson
Validation, sélection de modèles

Méthode d'enseignement En présence

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  • Poitiers-Campus
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