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
Diplôme(s) concerné(s)
- Ingénieur AgroParisTech
- Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
- Certificat de spécialité "Gestion Environnementale des Écosystèmes et Forêts Tropicales"
- Master Sciences et technologies de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement
UE de rattachement
- DAGEEFTPPO : GEEFT Parcours personnalisé optionnel (4 UC au choix pour 8 ECTS),
- 21-M2_ST2AE_GEEFT_StatR : Statistiques avec R
Format des notes
Numérique sur 20Pour les étudiants du diplôme Accueillis cursus ing 2e et 3e année (erasmus et école)
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Certificat de spécialité "Gestion Environnementale des Écosystèmes et Forêts Tropicales"
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Ingénieur AgroParisTech
Le coefficient de l'UE est : 2
Pour les étudiants du diplôme Master Sciences et technologies de l'agriculture, de l'alimentation et de l'environnement
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
statistiquesSupport pédagogique multimédia
