Logiciel R/R Studio - Niveau 2 : Orientation Analyses Statistiques

Groupe ARKESYS

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Prix

2250 €

Durée

3 jours

Certifications

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Localité

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Vous pouvez suivre cette formation depuis chez vous ou depuis n’importe quel endroit à distance.

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Objectifs

A l’issue de cette formation, l’apprenant sera capable de :

Lire et écrire des scripts « avancés » d’analyse des données
Utiliser le potentiel des analyses statistiques disponibles sous R
Mettre en œuvre et extraire les résultats aussi bien d’une analyse de la variance à 1 facteur que des tests post-Hoc de comparaisons multiples
Mettre en œuvre et extraire les résultats d’une analyse de la variance multi-facteurs
Mettre en œuvre et extraire les résultats d’une régression linéaire simple et multiple
Mettre en œuvre et extraire les résultats d’une analyse multidimensionnelle des données : ACP, AFC, CAH…

Profil formateur :

Nos formateurs sont certifiés à l’issue d’un parcours organisé par nos soins. Ils bénéficient d’un suivi de maintien et d’évolution de leurs compétences aussi bien au niveau technique que pédagogique.
Chacun de nos formateurs a bénéficié d’une formation spécifique à l’animation de classe virtuelle et à l’utilisation des solutions de formation à distance du Groupe ARKESYS

En 2023 : nous avons formé 101 participants – Satisfaction : 8,98/10 pour le compte d’Arkesys.Net
Nous tenons à votre disposition les indicateurs détaillés sur chacune des formations de cette thématique ainsi que leurs répartitions par centre de formation (Lyon/Saint Etienne), il vous suffit de cliquer sur « Nous contacter ».

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Programme

CONTENU DU PROGRAMMES ET OBJECTIFS OPÉRATIONNELS

Fondamentaux sur le logiciel R

Fonctionnement général du logiciel et documentation en ligne
Conseils sur l’organisation d’un projet R
Affichage, sauvegarde, suppression et chargement des objets en mémoire
Importation des données contenues dans un classeur Excel
Installation et utilisation d’un package
Utilisation d’interfaces type Rcmdr
Trucs et astuces

Manipulation avancée de l’information des dataframes

Création et manipulation efficace des variables qualitatives (facteurs) et quantitatives
Ajout d’observation ou de variables à un tableau de données
Empilement / désempilement d’un tableau de données
Conversion des objets et contrôle du type des objets
- Commandes is.something
- Commandes as.something
Gestion des données manquantes
Présentation et utilisation des fonctions de type apply : apply, tapply …
Création de tableaux de synthèse (tableaux croisés)

Création de scripts avancés

Exécution des scripts
- dans la console R
- à partir d’un autre script
Création de scripts personnalisés
Utilisation des scripts pour l’automatisation des analyses

Mise en œuvre d’analyses statistiques de base

Analyse descriptive des données
Intervalles de confiance
Tests d’hypothèse paramétriques et non paramétriques
- Comparaison des moyennes (Student)
- Comparaison des médianes (Wilcoxon, Mann-Whitney)
- Comparaison des variances (Fisher)
- Comparaison de proportions (?^2)
- Test de Normalité (Shapiro-Wilk) et QQ-plot

Mise en œuvre une ANOVA sous R

Les commandes aov() et lm()
Mise en œuvre d’une ANOVA à un facteur
- Tableau d’analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
- Vérification des conditions d’utilisation du modèle : Normalité et homogénéité des dispersions (test de Bartlett, test de Levene)
- Représentation graphique des résultats de l’analyse
- Tests post-Hoc (comparaisons multiples)
- Les commandes de base (TukeyHSD, paiwise.t.test)
- Package spécifique (multcomp)
- Tests non paramétriques : Kruskal-Wallis, Friedman
Mise en œuvre d’une ANOVA multi-facteurs
- Éléments de syntaxe : *, |, /, Error…
- Effets simples, effets croisés
- ANOVA à mesures répétées
- ANOVA à facteur imbriqué
- Graphique des interactions
Somme des carrés de type I / somme des carrés de type III

Mise en œuvre une régression linéaire sous R

Commande summary() / commande anova()
Régression linéaire simple
Régression linéaire multiple
Tableau d’analyse de la variance et estimation des coefficients du modèle
Vérification des conditions d’utilisation d’une régression linéaire
- Normalité des résidus
- Homogénéité des résidus
Prédiction et intervalles de confiance d’une prédiction
Diagnostic des problèmes de multicolinéarité
Régression linéaire pas à pas

Mise en oeuvre une analyse factorielle multivariée et une classification sous R

Présentation des principaux packages
ACP (Analyse en Composantes Principales)
- Réaliser une ACP sous R
- Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
- Contributions et cosinus² des variables
- Contributions et cosinus² des individus
- Cercle factoriel
- Graphique des individus
AFC (Analyse Factorielle des Correspondances)
- Profils-lignes et profils-colonnes
- Réaliser une AFC sous R
- Valeurs propres et diagramme des valeurs propres
- Coordonnées, cosinus² et contributions des lignes, des colonnes
- Représentation des modalités dans le plan factoriel
CAH (Classification Ascendante Hiérarchique)
- Commandes hclust(), kmeans() et hcpc()
- Création de la matrice des distances
- Dendrogramme
- Récupération des classes

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MÉTHODES

Méthodes et moyens :

Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie

Méthodes d’évaluation des acquis :

L’acquisition des compétences de la formation se fait à travers le suivi du formateur tout au long de la formation (séquences synchrones et asynchrones). Elle s’appuie également sur la réalisation d’exercices et de TP. Enfin, des quiz s’ajoutent aux différents outils de validation de l’acquisition des compétences visées.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l’issue de la formation.

Support stagiaire :

À l’issue de la formation, les exercices et travaux pratiques réalisés, leurs corrigés ainsi qu’un support de cours dématérialisé sera fourni à chaque stagiaire par e-mail ou via la plate-forme FOAD.

Cette formation est temporairement suspendue.

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