Initiation au logiciel R, Statistiques et Analyse multivariée

J1 : Prenez une bouffée d'R - Initiation au logiciel R
- Se familiariser avec le logiciel R.
- Découvrir sa flexibilité pour l'exploration des données.
- Acquérir les outils pour devenir autonome.

J2 : Statistiques avec R
Donner les outils pour le traitement statistique des données, notamment en utilisant les tests statistiques classiques.
Les tests statistiques sont à la base du traitement de données. Ils permettent de valider des hypothèses (effet d'un engrais, efficacité d'un médicament…)
On utilisera le logiciel R pour traiter les nombreux jeux de données d'application.

J3 : Analyse multivariée avec R
L'analyse multivariée permet de restituer l'information contenue dans un gros jeu de données (nombreux individus avec des caractéristiques multiples) à l'aide de graphiques interprétables et fiables. On utilisera les procédures automatiques du package ade4.

Cette formation exclusive de 4 journées vous propose de vous initier au logiciel R, d'en explorer les usages en termes statistiques et de découvrir l'analyse multivariée.


J1 : Prenez une bouffée d'R - Initiation au logiciel R

- Initiation au logiciel R et à RStudio, découverte et prise en main
- Statistiques descriptives, Représentations graphiques
- Ecriture de scripts personnalisés
- Relations de R avec Excel, Word pour le reporting


J2 et J3 : Statistiques avec R

Rappels de probabilités, Simulations.
Théorie et pratique des tests statistiques classiques.
Ecriture de scripts personnalisés.
Applications sur de nombreux jeux de données avec le logiciel R.


J4 : Analyse multivariée avec R

Rappels sur les notions théoriques nécessaires à la compréhension de l'analyse multivariée.
Typologie des individus et des variables,. Analyse en composantes principales (ACP). Analyse Factorielle des Correspondances (AFC).
Ecriture de scripts personnalisés.

Se familiariser avec R.
Avoir compris les notions théoriques nécessaires à la compréhension des tests statistiques.
Savoir traiter des données avec des analyses statistiques classiques, en utilisant le logiciel R.
Savoir interpréter des résultats avec prudence.
Avoir compris les notions théoriques liées à l'analyse multivariée.
Savoir utiliser les procédures automatiques du package ade4.
Savoir restituer les résultats sous la forme de graphiques fiables et savoir les interpréter.

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