v2.8.0 (4333)

Enseignement scientifique et technique - GEEFT_StatR : Statistiques avec R

Descriptif

Le logiciel R est un outil puissant d'analyse (entre autre statistique) de données, libre de droit, et de plus en plus utilisé par la communauté scientifique. Le module vise à fournir l'acquisition d'un premier niveau de maîtrise de R, pour la manipulation et la mise en forme de données, leur représentation graphique, et leur analyse statistique. Il s'agit entre autre de constituer un « kit pratique », une boîte à outils opérationnelle mobilisable pendant sa formation puis pendant son activité.

Objectifs pédagogiques

Compétences acquises : Être autonome pour la manipulation et la mise en forme de données, leur représentation graphique, leur analyse statistique, notamment dans des domaines liés aux thématiques de la formation.

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech

Vos modalités d'acquisition :

Individuelle. Réalisation d'analyses statistiques avec R, sur cas d'étude concret.

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6

Le coefficient de l'UE est : 2

Pour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6

Le coefficient de l'UE est : 2

Programme détaillé

Pourquoi R ? - Caractéristiques de R
 Installation de R - Packages - Interface utilisateur : RStudio
 Scripts
 Fonctions : création, bibliothèque personnelle
 Aide en ligne - documentation sur R - Aide-mémoire - Urls et sites intéressants
 La classe « data.frame » - Autres structures, classes d'objets, types de données
 Création, Examen et Manipulation de données
 Statistiques élémentaires
 Lecture, chargement et sauvegarde de données
 Graphiques classiques - Aperçu des graphiques lattice/trellis
 Méthodes statistiques, sous forme d'exemples traités en TD : régression linéaire (simple, avec ou sans pondération, multiple), non linéaire, analyse de variance simple à 1 ou 2 facteurs, analyse multivariée descriptive : ACP, AFC, classification

Mots clés

statistiques

Support pédagogique multimédia

Oui

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