Informations pratiques
Ce module s’adresse à des étudiants et étudiantes en licence et master et comprend un cours magistral ainsi que des travaux dirigés avec exercices sous R.
Ce cours peut se dérouler entre 3h (introduction sans pratique) et 15h (approfondissement et exercices pratiques).
Prérequis
Il est nécessaire d’être au fait des statistiques univariées (tableau élémentaire, données qualitatives / quantitatives, distribution, etc.).
Il est aussi important de maîtriser l’outil informatique et d’avoir un niveau de base sous R (manipulation d’un tableau de données, graphiques élémentaires, fonctions statistiques de base, etc.).
Résumé
Après une introduction sur les relations (causalité, étapes-clefs), le cours présente les différentes méthodes à utiliser selon le type des variables, en s’appuyant sur des exemples d’applications : la corrélation sur l’exemple des précipitations en Afrique de l’Ouest, le chi2 à partir des données du marché de Bouaké et l’analyse de la variance sur des données environnementales raster (îlot de chaleur). En complément, deux exercices pratiques sous R sont proposés : un sur l’évolution temporelle des données climatiques au Niger (sud-ouest), un autre sur les émissions de CO2 en Afrique.
Support de cours
Support de TD
L’exercice est composé de trois fichiers :
- 1 fichier
.Rà compléter - 1 fichier
.htmlà télécharger et qui contient l’énoncé et les solutions de l’exercice - 1 fichier
.zipqui contient le projetrcomplet avec les données nécessaires
Données
- Global Historical Climatology Network daily (GHCN)
- Températures nocturnes de surface de MODIS et Local Climate Zones
- les données
afrika_don.csv - les données climatiques du sud-ouest du Niger, provenant de la Direction départementale de l’agriculture de Téra (Niger) et rassemblées par Yayé MOUSSA