Présentation du cours de Statistique de première année AgroParisTech

Définition de l’ingénieur AgroParisTech Une formation à la complexité du vivant La spécificité de l’ingénieur AgroParisTech repose sur une formation intégrant les sciences et technologies du vivant et de l’environnement aux sciences de l’ingénieur et aux sciences humaines, économiques et sociales. … Au terme de son cursus, il possède, en particulier, des capacités à : analyser et modéliser des systèmes complexes et incertains

Les méthodes Statistiques à AgroParisTech : Pourquoi? Pour comprendre : elles sont nécessaires dans le domaine des sciences : l’expérimentation et les enquêtes en Biologie, Agronomie, Sciences alimentaires, Environnement, Climat…donne des résultats chiffrés qu’il faut analyser en tenant compte de la variabilité du matériel expérimental Pour agir : évaluation des incertitudes, gestion des risques, analyse et prédiction de l ’environnement, innovation bio-technologique Une opportunité pour le premier emploi : les agros sont connus comme « bons en statistique », compétence recherchée par les employeurs. L ’ histoire des méthodes statistiques a commencé en agronomie, biométrie, biostatistique,

Applications: Agronomie (agriculture de précision, amélioration des plantes, gestion du paysage…) Biologie (génétique, génomique, épidémiologie végétale ou animale) AgroAlimentaire (sensométrie, procédés) Ecologie (gestion de ressources naturelles, …) Environnement (pollution des eaux, de l’air, du sol …,) Climat (crues, avalanches, vagues de chaleur,…), Santé risque alimentaire, environnemental, diagnostic Economie, gestion (enquêtes, marketing, prévisions comportement du consommateur,... )

Role du (bio)-statisticien Traduire la question biologique en un modèle mathématique (probabiliste, statistique) Produire les résultats numériques, assortis de leur degré d’incertitude Interpréter les résultats en termes biologiques et aider à l’analyse des réponses à la question posée

Quel genre de Mathématiques ? Contenu Probabilité Statistique Mathématique Algèbre linéaire, calcul matriciel Pédagogie Mathématique formalisée: définition, démonstration, conclusion Mathématique appliquée : on vise des résultats opérationnels, basée sur des exemples réels peu de démonstrations utilisation de logiciels professionnels (EXCEL,R, MATLAB, SAS) travail sur projet (en deuxième année)

Enseignement des Probabilités et des Statistiques à AgroParistech Première année Tronc commun (22h) : Inférence statistique, estimations et tests d’hypothèses, régression simple Module intégratif: Modélisation en biologie des populations : de la structure des génomes à l’extinction des populations Seconde année Tronc commun de statistique (25h) : modèle linéaire, analyse des données, apprentissage du logiciel R Modules optionnels : Gestion de la qualité, Méthodes Statistiques pour l’Environnement Méthodes et modèles d ’aide à la décision, Big data pour la biologie

Enseignement des Probabilités et des Statistiques à AgroParisTech Troisième année : Master M2 Mathématique pour les Sciences du Vivant avec Paris-Sud, l’X, l’ENS 1-8 étudiants AgroParisTech par an font l’option Statistique Appliquée, biostatistiques ; recherche : Ens. Sup, INRA, CNRS, INSERM, CIRAD, IRD, IRSTEA. Bureaux d’études environnement, climat, banques, compagnies d’assurances, industrie alimentaire, sociétés pharmaceutiques

Plan des cours-TD 0. Rappels de probabilité (TD) 1. Estimation de paramètres 2. Tests d’hypothèse 4. Régression Y = a +bX + E

Travail autonome à faire en plus du cours et des TD Lire le chapitre du livre avant le cours et avant le TD correspondant QUIZ (2) ou TEST (1) après chaque chapitre Devoirs (3) en binomes Faire les exercices du livre ou sur le site avant l’examen Soutien: pour les admissions parallèles matériel sur la plateforme Tice https://tice.agroparistech.fr/coursenligne/courses/STATC1A/

Contrôle des connaissances La note du module de Statistique est la moyenne de la note du contrôle écrit et de celle des devoirs, quizz, avec un seuil éliminatoire appliqué à la note de l’examen Note finale = 0.5[contrôle continu + examen] si examen >=6 Note finale = examen si examen < 6 puis intégration de la note dans la note ECTS du bloc Sciences de l’Ingénieur Modélisation Mathématiques