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Realiser ses analyses statistiques avec R

Data Value

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Cette formation est disponible dans les centres de formation suivants:
  • 69 - Lyon 2e
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  • 01 - Ain
  • 03 - Allier
  • 07 - Ardèche
  • 15 - Cantal
  • 26 - Drôme
  • 38 - Isère
  • 42 - Loire
  • 43 - Haute-Loire
  • 63 - Puy-de-Dôme
  • 69 - Rhône
  • 73 - Savoie
  • 74 - Haute-Savoie

Objectifs


  • Apprendre à utiliser le logiciel R pour analyser des données.

  • Mettre en oeuvre dans R les méthodes de statistique descriptive, décisionnelle, analyse de la variance, régression linéaire et analyse de données multidimensionnelles.

Programme

Statistiques descriptives

  • Gestion d'un jeu de données - dataframe

  • Importation, caractérisation, sélection, sous-ensembles

  • Premières analyses d'un jeu de données

  • Premières vérifications, valeurs manquantes, recodage

  • Résumé d'une variable quantitative – numeric

  • Indicateurs numériques, représentations graphiques

  • Résumé d'une variable qualitative – factor

  • Indicateurs numériques, représentations graphiques

Intervalle de confiance


  • Le raisonnement à partir d'un échantillon

  • Généralités, échantillonnage, estimation d'un paramètre

  • Intervalle de confiance d'une moyenne

  • Intervalle de confiance d'une proportion

  • Intervalle de confiance d'une variance

Tests d'hypothèses


  • Test d'hypothèse

  • Généralités, règle de décision, risques d'erreur, puissance

  • Tests de conformité ou de comparaison à 1 norme

  • Conformité d'une moyenne, d'une proportion

  • Les tests de comparaison de deux populations

  • Comparaison de 2 moyennes, de 2 proportions

  • Test d'ajustement à 1 loi de probabilité normale

  • Test de Shapiro-Wilk

  • Intro aux tests non paramétriques

  • Test de Wilcoxon, Mann et Whitney, Kruskal Wallis, Friedman

Liaisons entre 2 variables


  • Liaison entre 2 variables quantitatives

  • Nuage de points, intensité de la liaison, significativité

  • Liaison entre deux variables qualitatives

  • Tableau de contingence, intensité et significativité du lien de dépendance : test du khi2

  • Liaison entre une variable qualitative et quantitative

  • Comparaison de plusieurs populations, rapport de corrélation

  • Liaisons entre plusieurs variables

  • Approches graphiques : matrice de nuages de points, treillis

  • Caractériser des sous-populations par plusieurs variables

L'analyse de la variance – Anova


  • Analyse de la variance à un facteur

  • Variabilité inter, intra, totale – Rapport de corrélation - Test de Fisher

  • Comparaisons multiples de moyennes

  • Analyses post hoc, procédure de Tukey

  • Analyse de la variance à deux facteurs et interaction

  • Extensions de l'Anova

  • Modèle à effet fixe ou aléatoire, modèle hiérarchisé

Régression linéaire simple & multiple


  • De la corrélation à la régression

  • L'intérêt d'un modèle - Variables à expliquer, explicatives, erreur

  • La régression linéaire simple

  • Ajustement par la méthode des moindres carrés - Tests et validation du modèle

  • La régression linéaire multiple

  • Choix d'un modèle de régression

  • Pourquoi sélectionner un sous-ensemble de variables explicatives ?

  • Les différentes approches & critères de sélection d'un modèle

Analyse de données multidimensionnelles

 

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