Aperçu du cours
Objectifs de formation : à l’issue de la formation, le stagiaire sera capable de réaliser une analyse statistique avec le logiciel R et d’en restituer les résultats sous forme graphique.
Prérequis
- Être familier avec l'environnement Microsoft Windows
- Avoir des connaissances de base en statistique & en mathématique
Fonctionnalités
- Savoir installer et utiliser l’environnement d'analyse R
- Comprendre comment manipuler des données avec R
- Savoir importer et exporter des données
- Savoir reconnaître les différents types d'objets de R
- Créer des programmes d'analyse avec R
- Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
- Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques
Public ciblé
- Data analysts
- Statisticiens
- Développeurs en environnement statistique
- Toute personne intéressée par l'analyse statistique avec R
Détails
- 16 Sections
- 84 Lessons
- 14
Expand all sectionsCollapse all sections
- Présentation du logiciel3
- Présentation du logiciel3
- Premiers pas4
- Premiers pas4
- Mise en oeuvre4
- Mise en oeuvre4
- Utilisation de packages4
- Utilisation de packages4
- Types de données3
- Types de données3
- Importation & exportation1
- Importation & exportation1
- Manipulation de données10
- Manipulation de données10
- Analyse de données13
- 15.1Synthétiser des données (tables de contingence)
- 15.2Travailler avec des valeurs absentes
- 15.3Définir le nombre de décimales de chaque sortie
- 15.4Générer des variables pseudo-aléatoires
- 15.5Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)
- 15.6Plotter (tracer) des fonctions algébriques
- 15.7Racines d’équations univariées
- 15.8Intégration numérique
- 15.9Intégration algébrique
- 15.10Dérivation algébrique/numérique
- 15.11Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle
- 15.12Optimisation sous contrainte
- 15.13Programmation linéaire
- Analyse de données13
- 16.1Synthétiser des données (tables de contingence)
- 16.2Travailler avec des valeurs absentes
- 16.3Définir le nombre de décimales de chaque sortie
- 16.4Générer des variables pseudo-aléatoires
- 16.5Statistiques descriptives simples (comptage, éléments uniques, moyenne, max, min, centiles, somme, écart-type biaisé/non biaisé, cv, médiane, etc.)
- 16.6Plotter (tracer) des fonctions algébriques
- 16.7Racines d’équations univariées
- 16.8Intégration numérique
- 16.9Intégration algébrique
- 16.10Dérivation algébrique/numérique
- 16.11Optimisation linéaire uni ou multidimensionnelle
- 16.12Optimisation sous contrainte
- 16.13Programmation linéaire
Instructeur
