Description

  Acquire basic skills in multivariate statistics and know how to visualize and analyze High-dimensional data.

Compétences visées

• Interpret and understand regression models
• Understand the multiple testing problem and be familiar with the Bonferroni method and the Benjamini-Hochberg procedure
• Understand the different features of the high dimension reduction techniques : Principal Component Analysis (PCA), Multidimensional Scaling (MDS), Stochastic Neighbour Embedding (SNE)
• Understand clustering methods of High-dimensional data such as : K-means, Agglomerative clustering (dendogram)

Bibliographie

Susan Holmes, Wolfgang Huber. Modern Statistics for Modern Biology. http://web.stanford.edu/class/bios221/book/

Contacts

Responsable(s) de l'enseignement

• Nicodeme Paul

MCC

Les épreuves indiquées respectent et appliquent le règlement de votre formation, disponible dans l'onglet Documents de la description de la formation.

Régime d'évaluation

CT (Contrôle terminal, mêlé de contrôle continu)

Coefficient

1.0

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Seconde chance / Session de rattrapage - Épreuves