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- Logiciel R / R STUDIO - Niveau 2 - Analyses Statistiques sous R
Logiciel R / R STUDIO - Niveau 2 - Analyses Statistiques sous R
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Objectifs
Programme
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…
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 (χ^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
Mise en œuvre d'autres analyses statistiques (à la carte)
- La mise en œuvre d'autres analyses statistiques « avancées » des données pourra être réalisée sur demande au cours de la formation en fonction des attentes des participants.
- Par exemple, nous pourrons aborder la mise en place d'analyses statistiques telles que :
- L'ACM, l'AFD, les k-means… (analyses factorielles multivariées et méthodes de classements)
- La régression PLS
- La régression logistique
- Les modèles linéaires généraux (ANCOVA…)
Public visé
- Toute personne souhaitant se perfectionner dans l'utilisation du logiciel R dans un contexte de mise en œuvre d'analyses statistiques des données
Prérequis
- Il est nécessaire que l'apprenant ait les connaissances de base sur le logiciel R : création et manipulation des objets sous R, importation des données, utilisation simple de R en mode script ou en mode console,
- Il est également nécessaire que l'apprenant ait des connaissances sur les différentes analyses statistiques mises en œuvre au cours de cette formation
Méthodes pédagogiques
- Explications théoriques suivies de pratiques guidées puis de mises en autonomie.
- Exercices autonomes et réguliers pour assurer l'assimilation
Votre formation a lieu en présentiel :
- 1 vidéoprojecteur par salle
- 1 ordinateur
Votre formation se déroule à distance avec :
- 1 ordinateur
- 1 connexion Internet
- 1 adresse e-mail valide
- 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque)
- 1 Webcam (facultatif – dans l'idéal)
- 1 deuxième écran (facultatif – dans l'idéal)
Votre formation se déroule sur notre plate-forme de formation avec :
- 1 ordinateur
- 1 connexion Internet
- 1 adresse e-mail valide
- 1 équipement audio (micro et enceintes ou casque - facultatif)
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.
Modalités d'évaluation
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.
Une évaluation est systématiquement réalisée par chaque stagiaire, à l'issue de la formation.
Informations complémentaires
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.
Accessibilité :
Cette formation est accessible à toute personne en situation de handicap. Notre référent handicap prendra contact avec les stagiaires concernés pour adapter l'animation à leurs besoins et rendre l'apprentissage accessible à tous. Enfin, nos centres de formation sont accessibles aux personnes à mobilité réduite.
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