Fun Mooc

Introduction à la statistique avec R

Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide du logiciel libre R. Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats. Ce cours s’adre…

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Coût

Gratuit

Durée

5 semaines

Créateur

Fun Mooc

Charge de travail

02:00 à 08:00 h/semaine

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Présentation

Ce cours s’adresse aux étudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique.

Il sera utile à toute personne ayant le besoin d’analyser un jeu de données réel dans le cadre d’un enseignement, de son activité professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosité d’analyser un jeu de données par soi-même (données du web, données publiques…).

Le cours s’appuie sur le logiciel libre R qui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.

Les méthodes abordées sont : les techniques descriptives, les tests, l’analyse de variance, les modèles de régression linéaire et logistique, les données censurées (de survie).

Programme du cours

Le cours comprend deux volets :

des chapitres de cours abordant des notions de statistiques et des connaissances essentielles sur le logiciel Rdes "labs": vidéos de pratique du logiciel R sous l’interface RStudio.

Semaine 1

Introduction aux statistiques et à R,description d’une variable

IntroductionChapitre 1 : DéfinitionsChapitre 2 : Représentations graphiquesChapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principesChapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratiqueLab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables

Semaine 2

Intervalles de confiance, association entre variables

Chapitre 5 : Intervalles de confianceChapitre 6 : Coefficient de corrélationChapitre 7 : Risque relatif et odds-ratioLab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiquesLab 3 : RMarkdown et rapport automatisé

Semaine 3

Tests statistiques et pratique des tests

Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p”Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et PearsonChapitre 10 : Comparaison de deux pourcentagesChapitre 11 : Comparaison de deux moyennesChapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, diversLab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur RMarkdown

Semaine 4

Régression linéaire simple et multiple, régression logistique

Chapitre 13 : Régression linéaire simpleChapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test tChapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de varianceChapitre 16 : Introduction à la régression logistiqueChapitre 17 : Régression logistique multipleLab 5 : Régression linéaire et logistique

Semaine 5

Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles

Chapitre 18 : Données de survie ou censuréesChapitre 19 : Tests et modèles pour données censuréesChapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnellesChapitre 21 : Analyse en composantes principalesChapitre 22 : Classification hiérarchique

Prérequis

Aucun prérequis n’est nécessaire

Intervenants

BRUNO FALISSARD Professeur de biostatistique à l'Université Paris-Sud, ancien élève de l'école polytechnique, pédopsychiatre et directeur du CESP/Inserm U1018 (Centre de Recherche en Épidémiologie et Santé des Populations). CHRISTOPHE LALANNE Ingénieur de recherche (Université Paris-Diderot, AP-HP)

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