FOR-7046 Modèles hiérarchiques et inférence bayésienne pour les sciences naturelles
Ce cours vise à développer des aptitudes d'analyse statistique avancée de données provenant des sciences naturelles. Divers types de modèles hiérarchiques sont présentés tels que les modèles mixtes linéaires, les modèles mixtes linéaires généralisés et les approches permettant d'estimer la présence ou l'abondance d'organismes lorsque la probabilité de détection est imparfaite. Le cours s'appuie sur l'estimation de paramètres à partir du maximum de vraisemblance et des approches bayésiennes basées sur des chaînes de Markov Monte-Carlo (MCMC). Le cours encourage la recherche reproductible en permettant d'intégrer le code R dans les documents à l'aide des systèmes LaTeX et Markdown.
Responsables
- Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique
- Département des sciences du bois et de la forêt
Préalables
Restrictions à l'inscription
Cycle d'études
Doit être inscrit à:
- Deuxième cycle
- Troisième cycle
Certaines sections de cours peuvent comporter des restrictions additionnelles.
Cette activité est contributoire dans:
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Répartition hebdomadaire
- 3h Cours
- 0h Laboratoire ou travaux pratiques
- 6h Travail personnel
- 9h Total
Horaire
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Hiver 2026 – 1 section offerte
NRC 14539 Capacité maximale: 20 étudiants
Plage horaire
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- Type: En classe
- Dates: Du 12 jan. 2026 au 24 avr. 2026
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 9h à 11h50
- Pavillon: Gene-H.-Kruger
Hiver 2024 – 1 section offerte
NRC 14851 Capacité maximale: 20 étudiants
Plage horaire
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- Type: En classe
- Dates: Du 15 jan. 2024 au 26 avr. 2024
- Journée: Jeudi
- Horaire: De 9h à 11h50
- Pavillon: Gene-H.-Kruger