Pour la partie statistique :

• Être capable de reconnaître, selon la question biologique et le type de variable à étudier, quel modèle statistique (par exemple : régression logistique, régression de Poisson, régression binomiale, modèle non linéaire, modèle de Cox…) est adapté au problème décrit.
• Être capable d’écrire les modèles sous forme mathématique et énoncer les hypothèses sur lesquels ils reposent.
• Une fois le modèle posé, être capable de conduire correctement l’analyse statistique (validation des hypothèses de modélisation si besoin, test du modèle, tests des effets, comparaison de modèles, etc.) ; l’ingénieur devra en particulier savoir retrouver les différentes étapes de l’analyse sur un listing R et énoncer soigneusement les conclusions statistiques et biologiques associées.

Pour la partie déterministe :

• Etre capable de reconnaître, d’analyser en terme de systèmes dynamiques et d’interpréter des modèles déterministes de diffusion d’épidémie à la fois avec les outils génériques enseignés en première année et les outils d’analyse de stabilité plus spécifiques aux modèles SIR présentés en cours.
• Être capable d’écrire les modèles sous forme mathématique et énoncer les hypothèses sur lesquels ils reposent.
• Être capable de simuler numériquement ce type de systèmes, d’interpréter les résultats obtenus tout en ayant un regard critique sur la qualité de la simulation numérique grâce à la comparaison avec l’analyse théorique précédente.