Introduction à la statistique avec R

Description

Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide dulogiciel libre R.

Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats.

Ce cours s’adresse aux étudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique. Il sera utile à toute personne ayant le besoin d’analyser un jeu de données réel dans le cadre d’un enseignement, de son activité professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosité d’analyser un jeu de données par soi-même (données du web, données publiques…).

Le cours s’appuie sur lelogiciel libre Rqui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.

Les méthodes abordées sont : les techniques descriptives, les tests, l’analyse de variance, les modèles de régression linéaire et logistique, les données censurées (de survie).

Plan de cours

• Semaine 1 : Introduction aux statistiques et à R, description d’une variable
  • Introduction
    Chapitre 1 : Définitions
    Chapitre 2 : Représentations graphiques
    Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes
    Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique
    Lab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables

• Semaine 2 : Intervalles de confiance, association entre variables
  • Chapitre 5 : Intervalles de confiance
    Chapitre 6 : Coefficient de corrélation
    Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio
    Lab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques
    Lab 3 : RMarkdown et rapport automatisé

• Semaine 3 : Tests statistiques et pratique des tests
  • Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p”
    Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et Pearson
    Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages
    Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes
    Chapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, divers
    Lab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur RMarkdown

• Semaine 4 : Régression linéaire simple et multiple, régression logistique
  • Chapitre 13 : Régression linéaire simple
    Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t
    Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance
    Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique
    Chapitre 17 : Régression logistique multiple
    Lab 5 : Régression linéaire et logistique

• Semaine 5 : Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles
  • Chapitre 18 : Données de survie ou censurées
    Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées
    Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles
    Chapitre 21 : Analyse en composantes principales
    Chapitre 22 : Classification hiérarchique