R pour la statistique

Formation R (niveau 1) pour les analyses statistiques Formation R pour les calculs statistiques

Formation au logiciel R pour les traitements de données statistiques.

Résumé

- Logiciel : R
- Durée : 21 heures
- Objectifs :
- Acquérir les principes fondamentaux de l’analyse des données avec R
- Être en capacité de réaliser des analyses statistiques descriptives, de tracer des graphiques issus des données, d’explorer et de mettre en œuvre des analyses de régression, d’appliquer des tests d’hypothèses classiques.
- Mettre en place les compétences fondamentales qui permettent de développer des savoir-faire plus avancés par eux-mêmes ou à travers des formations complémentaires de niveau avancé.
- Pré-requis : les participants doivent connaître les fondements des analyses statistiques descriptives et inférentielles. Ils doivent aussi être motivés pour apprendre à développer des compétences qui nécessitent des approches différentes de la plupart des outils statistiques qu’ils ont pu être amenés à utiliser (pas d’interface graphique, adoption d’une attitude de "programmation informatique" pour l’analyse des données).
Les groupes seront idéalement homogènes en termes de compétences préalables mais une certaine hétérogénéité peut être envisagée si le groupe est bien soudé et les participants très motivés.
- Public : Toute personne ou groupe de personnes ayant à traiter numériquement des données qualitatives et / ou quantitatives dans le cadre de leur activité professionnelle quel que soit leur niveau d’études.
- Méthodes mobilisées : Alternance d’apports théoriques et d’exercices de mise en application pratique. Les notions décrites sont mises en pratique en permanence en parallèle au cours. Chaque demi-journée est ponctuée de petits exercices simples qui sont directement en lien avec le thème de la demi-journée. La dernière demi-journée est consacrée à un exercice complet nécessitant la mise en œuvre synthétique en semi-autonomie des compétences acquises sur l’ensemble de la formation.
- Modalités et délais d’accès : Sur inscription préalable au minimum 1 semaine avant le début de la formation selon disponibilité du formateur.
- Modalités d’évaluations : Une évaluation du niveau des stagiaires est réalisée avant l’entrée en formation par téléphone ou au moyen d’un questionnaire. Évaluation des acquis et de la satisfaction en fin de formation.
- Accessibilité aux personnes en situation de handicap : Conformité du matériel et des locaux aux personnes à mobilité réduite. Nous informer si un stagiaire en situation de handicap demande une adaptation.
- Taux de satisfaction 2i2l : 100% des stagiaires sont "satisfaits" ou "très satisfaits" à l’issue de leur formation.
- Tarif : Nous consulter.

Présentation

R est un logiciel libre de traitement de données et d’analyse statistique mettant en œuvre le langage de programmation S [1].

- le site Web officiel du logiciel R
- le logiciel R est distribué sous licence GNU GPLv2
- et soutenu par la Fondation R
- l’article Wikipédia du logiciel R

Programme

Premiers pas dans R :
- R comme logiciel et comme langage
- les principaux objets du langage R
- l’interface RStudio
- les premiers pas dans le traitement des données : console et scripts

Travailler avec des données :
- les formats des tables de données
- les entrées / sorties (local, web)
- configurer les entrées / sorties
- utiliser des extensions

Statistiques descriptives :
- les variables continues / catégorielles / calendaires
- les indices de tendance centrale et de dispersion, indices de corrélation
- les croisements de variables, Tableaux de contingence
- la création des fonctions

Graphiques avec R :
- les différents types de graphiques
- l’interfaçage des calculs / tracés graphiques
- le contrôle des paramètres graphiques
- l’exportation des images

Outils inférentiels de base :
- la comparaison de moyennes
- la comparaison de fréquences, tableaux de contingence

Synthèse des pratiques abordées à travers un exercice complet :
- l’accès aux données
- les calculs statistiques sur les données
- la construction de graphiques, exploration graphique, personnalisation
- l’automatisation des analyses (scripting)

Notes

[1Inspiration Wikipédia