Statistiques - Logiciel R initiation

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Objectifs

• Acquérir les bases du langage R
• Installer, utiliser et mettre à jour les bibliothèques
• Utiliser les principales fonctions de R
• Elaborer des graphiques simples
• Décrire, résumer ou représenter par des statistiques les données

NB : Le contexte sanitaire nous contraint à limiter le nombre de participants aux sessions de formation. Dans l’éventualité où  la formation serait proposée à distance, vous serez immédiatement contacté.e. 

Public

Techniciens, ingénieurs, chercheurs ou doctorants désireux d’apprendre à se servir du logiciel R pour leurs traitements statistiques

Pré-requis

Connaître un logiciel de traitement de texte est nécessaire

Programme

- Les bibliothèques : installer et mettre à jour les bibliothèques, les utiliser, quelques bibliothèques supplémentaires bien utiles
- Les fonctions : les arguments d'une fonction et les sorties logicielles
- Gestion des objets R : les vecteurs, les matrices, les facteurs, les listes et les jeux de données. Déclaration, construction et manipulation des objets
- L'interface "Rcmdr"
- Importation de fichiers depuis un fichier texte, une feuille Excel ou le presse‐papier de Windows
- Gestion élémentaire des données : éditer et modifier les données, renommer des variables, déclarer des sous‐ensembles, éliminer des lignes ou des colonnes
- Manipulation plus complexe de données : transformer une variable, découper une variable continue en classes, empiler des données, croiser des modalités, repérer et gérer les données manquantes
- Fonctions graphiques simples : histogrammes, boites de dispersions, nuages de points et matrices de nuages de points, graphe en ligne, graphe de moyennes, graphes en bandes, en barres ou en secteur
- Descriptions des données : statistiques descriptives, matrices de corrélation, test de normalité
- Quelques éléments de programmation : Structure d'une commande ; conditions et boucles ; quelques fonctions prédéfinies, quelques exemples d’application
- Les tests paramétriques de comparaison d’échantillons (test de Student, analyses de la variance) ; les comparaisons multiples. Vérification des conditions d’utilisation et réalisation des tests. Lecture des sorties logicielles
- Les données qualitatives : description des données, représentations graphiques, test binomial, test de Chi²
- Les régressions linéaires
- Le modèle linéaire généralisé : rappels théoriques
- Analyses multivariées avec l'extension FactomineR

Méthodes pédagogiques

L’apprentissage est basé sur de la pratique dirigée et en autonomie afin de se familiariser avec le logiciel R et son langage.