Modèles de la variabilité

Modèles de la variabilité

Lois de probabilités classiques : approche pratique.



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 Ref : tdr21 

Lois de Probabilités

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 Ref : tdr221 

Estimer un mélange de lois normales

Maximum de vraisemblance, solution numérique, simulations et estimations.



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Mélange de lois normales et tailles de génomes bactériens

Étude de la taille de 279 génomes de bactéries exprimée en kilobases (données de 2002). Mise à jour avec des données plus récentes à partir de GOLD (Genomes Online Database).



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 Ref : tdr223 

Mélanges et point isoélectrique des protéines

Étude de la distribution du point isolélectrique dans un protéome. Une simulation pour invalider une interprétation trop jolie pour être vraie. D'après un article de G.F. Weiller, G. Caraux et N. Sylvester (2004) Proteomics, 4:943-949.



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 Ref : tdr23 

Dendrogrammmes

Introduction à la représentation d'une hiérarchie de partitions.



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 Ref : tdr24 

Axes principaux

Approches de la définition en dimensions réduite



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 Ref : tdr25 

Courbes de granulométrie

Ecrire une fonction utilitaire


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 Ref : tdr26 

Courbes de niveau

Comment représenter la variation d'une mesure spatialisée ? On utilise pour les illustrations une carte météorologique.



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 Ref : tdr27 

Intervalles de Confiance

L'objectif est de représenter les intervalles de confiance d'une moyenne, d'une proportion.


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 Ref : tdr28 

Mesures de biodiversité

A travers les différentes échelles (gène vs espèce vs règne ; espèce vs région) et les différents critères (e.g. phénotypiques, fonctionnels) de mesure de la biodiversité, une structure générale de données apparaît autour de trois objets : entité, catégorie, et collection. Une collection (e.g. communauté) est un ensemble d'entités (e.g. organismes) réparties entre catégories (e.g. espèces). L'entité est l'objet sur lequel nous pouvons faire des mesures, c'est l'objet que nous échantillonnons.


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 Ref : tdr29 

Normalisation d'une variable quantitative : la transformation de bec{}

La fonction de bsc{Box} et bsc{Cox} (1964) est une généralisation astucieuse de la transformation logarithmique qui permet, dans des situations favorables, de justifier objectivement de l'utilisation d'icelle. Dans des situations moins favorables elle permet a minima de proposer une transformation qui permet de mieux appréhender la variabilité des données. L'objectif de cette fiche de TD est de vous faire pratiquer cette transformation sur des données réelles pour vous familiariser avec l'outil.


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