7.1 Introduction aux statistiques exploratoires multivariées

7.1 Introduction aux statistiques exploratoires multivariées

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Statistiques avec R : formation complète

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1. Statistiques : Se poser les bonnes questions

  • Bonjour les extra-terrestres28

2. Introduction-éclair au logiciel R

  • Introduction-éclair au logiciel R : diapositives1
  • 2.1 Présentation de R1
  • 2.2. Installer R et RStudio4
  • 2.3 Créer un projet R avec RStudio9
  • Téléchargement : projet R, données illustratives et scripts1
  • 2.4 Quelques notes sur la syntaxe2
  • 2.5 Fonctions et Packages1
  • 2.6 Types de données et commentaires #
  • 2.7 Jeux de données dans R : la structure data frame1
  • 2.8 Préparation et importation d'un jeu de données en data frame2
  • 2.9 Caractérisation d'un data frame
  • 2.10 Accéder à différentes parties d'un data frame7
  • 2.11 Trier un data frame2
  • 2.12 Créer de nouvelles colonnes dans un data frame
  • 2.13 Calculs automatisés sur chaque colonne2
  • 2.14 Effectuer des calculs par groupe et exporter un data frame
  • 2.15 Graphiques avec ggplot2
  • Environnement R : fonctions principales

3. Statistiques : introduction et définitions

  • Statistiques : introduction et définitions, diapositives
  • Statistiques : introduction et quelques définitions

4. Statistiques descriptives univariées

  • Statistiques descriptives univariées : diapositives
  • 4.1 Décrire une variable qualitative
  • 4.2 Décrire une var. quantitative : tendance centrale
  • 4.3 Décrire une var. quantitative : dispersion
  • 4.4 Décrire une var. quantitative : box plot
  • 4.5 Décrire une var. quantitative : distribution et histogramme1
  • 4.6 Intervalles de confiance1
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script
  • 4.7 Application R : décrire une variable qualitative
  • 4.8 Application R : décrire une variable quantitative
  • 4.9 Application R : fonctions génériques de statistiques univariées

5. Statistiques descriptives bivariées

  • Statistiques descriptives bivariées : diapositives
  • 5.1 Décrire le lien entre deux variables qualitatives
  • 5.2 Décrire le lien entre deux variables quantitatives
  • 5.3 Décrire le lien entre une variable quantitative et une variable qualitative
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

6. Tests statistiques

  • Tests statistiques : diapositives
  • 6.1 Introduction aux tests statistiques
  • 6.2 Tester le lien entre une variable quantitative et une qualitative
  • 6.3 Tester le lien entre deux variables qualitatives
  • 6.4 Tester le lien entre deux variables quantitatives
  • 6.5 Echantillons indépendants et échantillons appariés
  • 6.6 Bonus : Tests non-paramétriques
  • 6.7 Tests statistiques : récapitulatif
  • Téléchargement : dossier, projet R, données illustratives et scripts
  • Guide de choix d'un test statistique et code R

7. Statistiques exploratoires multivariées

  • Statistiques exploratoires multivariées : diapositives
  • 7.1 Introduction aux statistiques exploratoires multivariées
  • 7.2.1 Analyse en Composantes Principales 11
  • 7.2.2 Analyse en Composantes Principales 2
  • 7.3 Analyse Factorielle des Correspondances6
  • 7.4 Analyse des Correspondances Multiples1
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

8. Segmenter des données avec des techniques de Clustering

  • Segmentation des données ou clustering : diapositives
  • 8.1 Introduction à la segmentation des données ou clustering2
  • 8.2 Classification Ascendante Hiérarchique
  • 8.3 Classification k-means
  • 8.4 Décrire les clusters
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

9. Modélisation statistique : introduction et régression linéaire

  • Modélisation statistique, Introduction et régression linéaire : diapositives
  • 9.1 Modélisation statistique : introduction
  • 9.2 Régression linéaire simple
  • 9.3 Hypothèses sur les résidus
  • 9.4 Régression linéaire multiple : principes
  • 9.5 Le probème du surajustement
  • 9.6 Le problème de multicolinéarité
  • 9.7 Régression linéaire multiple : exemple1
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

10. Modélisation statistique : régression logistique

  • Modélisation statistique, Régression logistique : diapositives
  • 10.1 Introduction à la régression logistique
  • 10.2 Régression logistique, exemple
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

11. Modélisation statistique : Analyse de Variance ou ANOVA

  • Modélisation statistique - Analyse de Variance ANOVA : diapositives
  • 11.1 ANOVA à un facteur
  • 11.2 Hypothèses sur les résidus
  • 11.3 Comparaisons multiples par paires
  • 11.4 ANOVA à deux facteurs et effet d'interaction
  • Téléchargement : dossier, projet R, données et script

Fiches-résumé

  • Résumé Fonctions R et Statistiques