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Enseignements

Les cours magistraux que j'effectue pour Montpellier SupAgro sont les suivants. Les polycopiés sont accessibles sur TicéA, la plateforme pédagogique en ligne de Montpellier SupAgro.

3ème année ingénieur agronome spécialité PVD (Production Végétale Durable), et master 3A 2ème année spécialisation ASCI (Agronomie et Systèmes de Culture Innovants)

  • Co-responsable de module.
  • Rappels sur le modèle linéaire.
  • Puissance statistique.
  • modèle linéaire mixte.

Tronc commun ingénieur agronome 1ère année

  • Analyse en composantes principales (ACP).
  • Analyse Factorielle des Correspondances (AFC).
  • Analyse des correspondances multiples (ACM).
  • Classification Ascendante Hiérarchique (CAH).
  • Aide à la décision.

Dominante 1 "vers des agricultures durables"

  • Aide à l'analyse statistique de données receuillies par les étudiants.

Parcours "Data Manager"

  • Linear Model.
  • Model Selection.
  • Basic notions for temporal and spatial statistics.
  • Regression Models for Spatially Autocorrelated Data.
  • Modelling Heterogeneity in Linear Models.

Module Project Management, euromaster Vinifera

  • Simple linear Regression.
  • Cases studies.
  • Practical sessions with R.

UE modélisation et quantification, master EcoSystemeS

  • Responsable d'UE.
  • Rappels sur le modèle linéaire.
  • Puissance statistique.
  • modèle linéaire mixte.
  • Modèles linéaires généralisés.

UE Analyse statistique et chimiométrie, master SPA2E (Sciences et Procédés des Agroressources pour l'Alimentation et l'Environnement)

  • Responsable d'UE.
  • Analyse en Composantes Principales (ACP).

UE Statistique bayésienne, master biostatistique

  • Co-responsable d'UE.
  • Modèle linéaire bayésien.
  • Sélection de variables bayésienne.
  • Modèles de mélange bayésiens.

OpenSpat project

J'effectue des enseignements dans le cadre du projet européen OpenSpat. "This training program gives the skills and tools to analyze and interpret spatial data, which are widespread and of growing interest in the agricultural and environmental domains, with open access softwares."
  • Linear Model and Model Selection.
  • Regression Models for Spatially Autocorrelated Data.