Structure du programme

Titre officiel

Maîtrise en statistique (M. Sc.)

Type

Maîtrise ès sciences (M. Sc.)

Numéro

2-194-1-0

Description de la structure

Version 03 (A21)

La maîtrise comporte 45 crédits. Elle est offerte selon deux options :

Option Générale (segment 70), avec deux modalités :

- la modalité avec mémoire (MM),

- la modalité avec stage (ST).

Option Biostatistique (segment 71)

Une formation complémentaire sur un logiciel statistique (SAS, R, SPPS, STATA ou autre) peut être exigée au besoin.

Segment 70 - Propre à l'option Générale

Les crédits de la modalité avec mémoire (MM) sont répartis de la façon suivante : 33 crédits obligatoires dont 26 crédits attribués à la recherche et à la rédaction d'un mémoire, de 6 à 12 crédits à option et un maximum de 6 crédits au choix.

Les crédits de la modalité avec stage (ST) sont répartis de la façon suivante : 27 crédits obligatoires, dont 20 crédits attribués à un stage et un rapport, de 12 à 18 crédits à option et un maximum de 6 crédits au choix.

Le choix de cours de l'étudiant doit être approuvé par le Comité des études supérieures en statistique.

.

Bloc MM-70A Obligatoire - 7 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6532 Consultation statistique 1 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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STT 6533 Consultation statistique 2 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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STT 6700 Inférence statistique 3.0
Principes d'inférence : estimation ponctuelle, distribution des estimateurs, test d’hypothèse, région de confiance. Approche bayésienne. Méthodes de rééchantillonnage. Estimation non paramétrique. Applications modernes de la statistique.
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Bloc MM-70B Compléments de statistique Option - Minimum 6 crédits, maximum 12 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6005 Théorie de l'échantillonnage 3.0
Sondages avec probabilités inégales, stratifiés, en grappes, à plusieurs degrés et plusieurs phases. Estimation par la régression généralisée et calage. Estimation selon le plan et selon le modèle. Non-réponse. Estimation de la variance.
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STT 6215 Méthodes de statistique bayésienne 3.0
Principes de l’analyse bayésienne; loi a priori et a posteriori, inférence statistique et théorie de la décision. Méthodes computationnelles; méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov et méthodes variationnelles. Applications.
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STT 6220 Méthodes de rééchantillonnage 3.0
Étude du bootstrap; biais, variance, intervalles de confiance et tests. Applications diverses. Tests de permutation. Jackknife. Validation croisée. Sous-échantillonnage.
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STT 6230 Méthodes non paramétriques avancées 3.0
Statistiques linéaires de rang. Problèmes de position et de dispersion. Cas d'un ou deux échantillons. Efficacité relative des tests. Régression non paramétrique : méthodes du noyau et splines de lissage. Tests de permutation et méthode bootstrap.
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STT 6300 Méthodes asymptotiques 3.0
Notions de probabilités. Inférence non paramétrique; comportement asymptotique des moments, quantiles échantillonnaux et des statistiques d’ordre. Inférence paramétrique fréquentiste et bayésienne; consistance uniforme, normalité asymptotique.
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STT 6410 Analyse de la variance 3.0 Cours de jour
Cas de deux traitements. Modèle basé sur la randomisation. Théorie des formes quadratiques. Estimation et tests d’hypothèses dans les modèles linéaires. Tests de permutation du plan à un facteur. Blocs incomplets. Plans factoriels fractionnaires.
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STT 6415 Régression 3.0 Cours de jour
Rappels sur les modèles linéaires généralisés (inférence, tests, validation, choix de modèle). Géométrie de la régression. Étude asymptotique des estimateurs et réduction de variance. Régression robuste. Régression non paramétrique.
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STT 6515 Analyse de données multivariées 3.0
Distributions elliptiques. Estimateurs de localisation et dispersion. Estimateur robuste. Corrélations multiple, partielle, canonique. Tests paramétriques, de permutation, du bootstrap. Classification. Analyse en composantes principales. Prévision.
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STT 6516 Données catégorielles 3.0
Tableaux de contingence à plusieurs dimensions. Mesures d'association. Risque relatif, rapport de cote. Tests exacts et asymptotiques. Régression logistique, de Poisson, multinomiale, logistique cumulative. Modèles log-linéaires. Modèles graphiques.
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STT 6615 Séries chronologiques 3.0
Techniques descriptives. Processus stationnaires. Meilleure prévision linéaire. Modèles ARMA, ARIMA et modèles saisonniers. Estimation et prévision dans les ARMA. Éléments d’analyse spectrale. Modèles ARCH et GARCH.
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STT 6705V Statistique: sujets spéciaux 3.0  

Bloc MM-70C Complément de formation Choix - Maximum 6 crédits.

Cours de cycles supérieurs d'autres disciplines ou d'autres universités ou des cours de 1er cycle de sigle STT choisi dans la banque de cours de l'UdeM. Choix à approuver par le responsable de programme.

Bloc MM-70D Mémoire Obligatoire - 26 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6902 Mémoire 26.0
Ce cours est publié sans description.
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Bloc ST-70A Obligatoire - 7 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6532 Consultation statistique 1 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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STT 6533 Consultation statistique 2 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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STT 6700 Inférence statistique 3.0
Principes d'inférence : estimation ponctuelle, distribution des estimateurs, test d’hypothèse, région de confiance. Approche bayésienne. Méthodes de rééchantillonnage. Estimation non paramétrique. Applications modernes de la statistique.
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Bloc ST-70B Complément de statistique Option - Minimum 12 crédits, maximum 18 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6005 Théorie de l'échantillonnage 3.0
Sondages avec probabilités inégales, stratifiés, en grappes, à plusieurs degrés et plusieurs phases. Estimation par la régression généralisée et calage. Estimation selon le plan et selon le modèle. Non-réponse. Estimation de la variance.
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STT 6215 Méthodes de statistique bayésienne 3.0
Principes de l’analyse bayésienne; loi a priori et a posteriori, inférence statistique et théorie de la décision. Méthodes computationnelles; méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov et méthodes variationnelles. Applications.
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STT 6220 Méthodes de rééchantillonnage 3.0
Étude du bootstrap; biais, variance, intervalles de confiance et tests. Applications diverses. Tests de permutation. Jackknife. Validation croisée. Sous-échantillonnage.
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STT 6230 Méthodes non paramétriques avancées 3.0
Statistiques linéaires de rang. Problèmes de position et de dispersion. Cas d'un ou deux échantillons. Efficacité relative des tests. Régression non paramétrique : méthodes du noyau et splines de lissage. Tests de permutation et méthode bootstrap.
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STT 6300 Méthodes asymptotiques 3.0
Notions de probabilités. Inférence non paramétrique; comportement asymptotique des moments, quantiles échantillonnaux et des statistiques d’ordre. Inférence paramétrique fréquentiste et bayésienne; consistance uniforme, normalité asymptotique.
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STT 6410 Analyse de la variance 3.0 Cours de jour
Cas de deux traitements. Modèle basé sur la randomisation. Théorie des formes quadratiques. Estimation et tests d’hypothèses dans les modèles linéaires. Tests de permutation du plan à un facteur. Blocs incomplets. Plans factoriels fractionnaires.
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STT 6415 Régression 3.0 Cours de jour
Rappels sur les modèles linéaires généralisés (inférence, tests, validation, choix de modèle). Géométrie de la régression. Étude asymptotique des estimateurs et réduction de variance. Régression robuste. Régression non paramétrique.
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STT 6515 Analyse de données multivariées 3.0
Distributions elliptiques. Estimateurs de localisation et dispersion. Estimateur robuste. Corrélations multiple, partielle, canonique. Tests paramétriques, de permutation, du bootstrap. Classification. Analyse en composantes principales. Prévision.
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STT 6516 Données catégorielles 3.0
Tableaux de contingence à plusieurs dimensions. Mesures d'association. Risque relatif, rapport de cote. Tests exacts et asymptotiques. Régression logistique, de Poisson, multinomiale, logistique cumulative. Modèles log-linéaires. Modèles graphiques.
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STT 6615 Séries chronologiques 3.0
Techniques descriptives. Processus stationnaires. Meilleure prévision linéaire. Modèles ARMA, ARIMA et modèles saisonniers. Estimation et prévision dans les ARMA. Éléments d’analyse spectrale. Modèles ARCH et GARCH.
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STT 6705V Statistique: sujets spéciaux 3.0  

Bloc ST-70C Complément de formation Choix – Maximum 6 crédits

Cours de 1er cycle de sigle STT choisi dans la banque de cours de l'UdeM. Choix à approuver par le responsable de programme.

Bloc ST-70D Stage et rapport Obligatoire - 20 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6911 Stage 20.0
Ce cours est publié sans description.
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Segment 71 - Propre à l'option Biostatistique

Les crédits de l'option Biostatistique sont répartis de la façon suivante : 33 crédits obligatoires, dont 16 crédits attribués à un stage, et 12 crédits à option.

Bloc 71A Obligatoire - 17 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
MSO 6014 Épidémiologie intermédiaire 3.0 Cours de jour
Introduction à des sujets et concepts moins connus en épidémiologie: aspects pratiques de la conduite d'études épidémiologiques.
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MSO 6075 Études et devis expérimentaux 3.0 Cours de jour
Élaboration et planification d'un protocole en recherche clinique appliquée avec une emphase sur les devis expérimentaux incluant les essais cliniques randomisés. Le cours touchera à toutes les composantes d'un protocole de recherche.
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MSO 6611 Analyses longitudinales et multi-niveaux 3.0 Cours de jour
Présentation des principales méthodes d'analyses statistiques pour les études longitudinales et multiniveaux. L'accent est mis sur les aspects pratiques de la modélisation, sur l'interprétation et sur la présentation des résultats.
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MSO 6619 Introduction à l'analyse de survie 1.0 Cours de jour
Cours d'introduction à l'analyse de survie. Notions théoriques et pratiques dans le domaine de la santé : fonction de survie, de risque instantané, censure, estimateur de Kaplan-Meier et test du log-rank, modèle de risques proportionnels de Cox.
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STT 6516 Données catégorielles 3.0
Tableaux de contingence à plusieurs dimensions. Mesures d'association. Risque relatif, rapport de cote. Tests exacts et asymptotiques. Régression logistique, de Poisson, multinomiale, logistique cumulative. Modèles log-linéaires. Modèles graphiques.
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STT 6532 Consultation statistique 1 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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STT 6533 Consultation statistique 2 2.0
Participation à des projets de consultation statistique, incluant les aspects informatiques, une présentation orale et écrite des résultats. Aspects éthiques de la consultation.
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Bloc 71B Compléments en statistique Option - Minimum 6 crédits, maximum 9 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
STT 6005 Théorie de l'échantillonnage 3.0
Sondages avec probabilités inégales, stratifiés, en grappes, à plusieurs degrés et plusieurs phases. Estimation par la régression généralisée et calage. Estimation selon le plan et selon le modèle. Non-réponse. Estimation de la variance.
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STT 6215 Méthodes de statistique bayésienne 3.0
Principes de l’analyse bayésienne; loi a priori et a posteriori, inférence statistique et théorie de la décision. Méthodes computationnelles; méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov et méthodes variationnelles. Applications.
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STT 6220 Méthodes de rééchantillonnage 3.0
Étude du bootstrap; biais, variance, intervalles de confiance et tests. Applications diverses. Tests de permutation. Jackknife. Validation croisée. Sous-échantillonnage.
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STT 6230 Méthodes non paramétriques avancées 3.0
Statistiques linéaires de rang. Problèmes de position et de dispersion. Cas d'un ou deux échantillons. Efficacité relative des tests. Régression non paramétrique : méthodes du noyau et splines de lissage. Tests de permutation et méthode bootstrap.
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STT 6300 Méthodes asymptotiques 3.0
Notions de probabilités. Inférence non paramétrique; comportement asymptotique des moments, quantiles échantillonnaux et des statistiques d’ordre. Inférence paramétrique fréquentiste et bayésienne; consistance uniforme, normalité asymptotique.
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STT 6410 Analyse de la variance 3.0 Cours de jour
Cas de deux traitements. Modèle basé sur la randomisation. Théorie des formes quadratiques. Estimation et tests d’hypothèses dans les modèles linéaires. Tests de permutation du plan à un facteur. Blocs incomplets. Plans factoriels fractionnaires.
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STT 6415 Régression 3.0 Cours de jour
Rappels sur les modèles linéaires généralisés (inférence, tests, validation, choix de modèle). Géométrie de la régression. Étude asymptotique des estimateurs et réduction de variance. Régression robuste. Régression non paramétrique.
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STT 6515 Analyse de données multivariées 3.0
Distributions elliptiques. Estimateurs de localisation et dispersion. Estimateur robuste. Corrélations multiple, partielle, canonique. Tests paramétriques, de permutation, du bootstrap. Classification. Analyse en composantes principales. Prévision.
Voir la fiche détaillée
STT 6615 Séries chronologiques 3.0
Techniques descriptives. Processus stationnaires. Meilleure prévision linéaire. Modèles ARMA, ARIMA et modèles saisonniers. Estimation et prévision dans les ARMA. Éléments d’analyse spectrale. Modèles ARCH et GARCH.
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STT 6700 Inférence statistique 3.0
Principes d'inférence : estimation ponctuelle, distribution des estimateurs, test d’hypothèse, région de confiance. Approche bayésienne. Méthodes de rééchantillonnage. Estimation non paramétrique. Applications modernes de la statistique.
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STT 6705V Statistique: sujets spéciaux 3.0  

Bloc 71C Compléments en biostatistique et épidémiologie Option - Minimum 3 crédits, maximum 7 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
IFT 6501 Traitement informatique des mégadonnées 4.0 Cours de jour
Programmation en Python, librairies, images et cartes, traitement et manipulation de texte, structures et bases de données, traitement séquentiel et parallèle, affichage.
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MSO 6018 Introduction à l'épidémiologie génétique 3.0 Cours de jour
Introduction à l'épidémiologie génétique et aux méthodes analytiques s'y reliant, appuyée d'exemples relevés de la littérature scientifique et de travaux pratiques portant sur analyses de liaison et d'association génétique.
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MSO 6028 Introduction aux théories de la mesure 3.0
Modèles de mesure. Fidélité et validité. Méthodes de validation d'un instrument de mesure (questionnaire, test, échelle, etc.). Considérations pratiques et applications à la recherche.
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MSO 6616 Gestion et analyse de données de recherche 3.0 Cours de jour
Introduction aux pratiques de collecte, de gestion et d'analyse de données récoltées dans le cadre d'études épidémiologiques et cliniques dans le domaine de la santé. Le cours s'adresse à tous les chercheurs désirant connaître les différentes plateformes et modes de collecte, de gestion et d'analyse des données ainsi que les standards de qualité à atteindre en respect avec les principes d'éthique de la recherche scientifique.
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MSO 6624 Science des données de santé publique 3.0 Cours de jour
Mégadonnées et santé publique : aspects scientifiques et techniques. Modélisation et exploration de données. Bases de données. Apprentissage automatique. Intro. à l’intelligence artificielle. Approche pratique, expérientielle et par cas.
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PHM 6078 Introduction à l'inférence causale 3.0 Cours de jour
Initier l'étudiant à la théorie et la méthodologie de l'inférence causale. Fournir à l'étudiant la capacité de critiquer et de faire des analyses causales avec R ou un logiciel statistique de leur choix.
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Bloc 71D Pratique de la biostatistique Obligatoire - 16 crédits.

Cours Titre Crédits Période  
MSO 6126 Stage: pratique de la biostatistique 16.0
Stage professionnel en situation de pratique de la biostatistique. Remarques : L’étudiant participe à plus d’un projet, incluant l’élaboration de plan d’analyse, l’analyse de données et l’interprétation des résultats. Il n’est pas possible de faire le stage exclusivement dans un département universitaire.
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Date de la dernière modification: 23 avril 2021

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