MOOC – Université Paris Sud – Introduction au langage R et à RStudio

MOOC – Université Paris Sud – Introduction au langage R et à RStudio

ISO + Données + Devoir + Exercice + Quizz + Support PDF | Français | 4 H 50 Min | 7.4 Go

Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide du logiciel libre R. Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats. Ce document regroupe des informations utiles pour démarrer avec le langage R en utilisant le logiciel RStudio. Les instructions R utilisées dans chaque session (lab) sont reprises en détail. Université Paris Sud.

Semaine 01 :
01 – Introduction au MOOC
02 – Definitions
03 – Representations Graphiques
04 – Mesures de position, mesures de dispersion
05 – Mesures de position et de dispersion – La pratique
06 – Gestion de donnees – Data frame – Variables numeriques et categorielles

Semaine 02 :
01 – Intervalles de confiance
02 – Mesure de la force de la liaison entre deux variables quantitatives – le coefficient de corrélation
03 – Mesure de la force de la liaison entre deux variables binaires – risque relatif et odds-ratio
04 – Indexation criteriee d’observations, Selection de variables – Graphiques univaries
05 – Langage R Markdown – Generation d’un rapport automatique

Semaine 03 :
01 – Principe des tests statistiques – Le «p»
02 – Principe des tests statistiques – Neyman et Pearsonet les tests d’hypothese
03 – Les tests statistiques en pratique – Comparaison de deux pourcentages
04 – Les tests statistiques en pratique – Comparaison de deux moyennes
05 – Les tests statistiques en pratique – Test de la nullite d’un coefficient de correlation, divers
06 – Tests d’association – Graphiques bivaries

Semaine 04 :
01 – Regression lineaire – simple
02 – Regression lineaire – au-dela de la correlation et du test t
03 – Regression lineaire multiple – Analyse de variance
04 – Regression logistique – introduction
05 – Regression logistique avecplusieurs variables explicative
06 – ANOVA – Regression lineaire – Regression logistique

Semaine 05 :
01 – Donnees censurees, survie vocabulaire et approches descriptives
02 – Donnees censurees, survie – Tests statistiques et modelisation
03 – Introduction a lastatistique exploratoire multidimensionnelle
04 – Analyse en composantes principales (ACP)
05 – Classification ascendante hierarchique