Introduction à la statistique avec R

 
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Le MOOC Introduction à la statistique avec R, permet d’apprendre la statistique à l’aide du 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).
 

Inscription *

 

Organisateur

Université Paris Sud
 
Enseignants :

– Bruno Falissard, professeur à l’Université Paris Sud

– Christophe Lalanne, statisticien à l’APHP
 

Durée

5 semaines

Début : 15 septembre 2014

Fin : 20 octobre 2014
 

Pré-requis

Il n’y a pas de pré-requis pour suivre ce cours. Des connaissances de base en algèbre ou en programmation sont utiles mais ne sont pas nécessaires. En revanche, la volonté d’apprendre à analyser un jeu de données par soi-même est essentielle.
 

Charge de travail

De 2 à 4 heures / semaines
 

Coût

Gratuit
 

Certification

L’évaluation comporte trois niveaux :
– des quiz “mémoire” (5 à 10 questions à la fin de chaque vidéo),
– des quiz “exercice” (le plus souvent des calculs simples à réaliser avec R),
– un devoir à rendre sous forme de script R.
 

Déroulement

Le cours comprend deux volets : des chapitres de cours abordant des notions de statistiques et des connaissances essentielles sur le logiciel R
des « labs »: vidéos de pratique du logiciel R sous l’interface RStudio.

Chaque semaine, 4 à 6 vidéos de cours d’une dizaine de minutes et un “lab” seront mis en ligne.
 

Programme

Semaine 1 : “Introduction aux statistiques et à R, description d’une variable”

– Introduction
– Chapitre 1 : Définitions
– Chapitre 2 : Représentations graphiques
– Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes
– Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique
– Lab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables

 
Semaine 2 : “Intervalles de confiance, association entre variables”

– Chapitre 5 : Intervalles de confiance
– Chapitre 6 : Coefficient de corrélation
– Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio
– Lab 2 : Introduction à Markdown (rapport), description d’un jeu de données
– Lab 3 : RMarkdown et rapport automatisé

 
Semaine 3 : “Tests statistiques”

– Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p”
– Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et Pearson
– Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages
– Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes
– Chapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, divers
– Lab 4 : Mesures d’association, tests statistiques, update sur RMarkdown

 
Semaine 4 : “Régression linéaire simple et multiple, régression logistique”

– Chapitre 13 : Régression linéaire simple
– Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t
– Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance
– Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique
– Chapitre 17 : Régression logistique multiple
– Lab 4 : Régression linéaire et logistique

 
Semaine 5 : “Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles”

– Chapitre 18 : Données de survie ou censurées
– Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées
– Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles
– Chapitre 21 : Analyse en composantes principales
– Chapitre 22 : Classification hiérarchique

 

Plateforme

edX – FUN
 

* MOOC Francophone est un annuaire. Nous n’organisons aucun cours, notre travail est de répertorier l’ensemble des MOOC (universitaires, grandes écoles et entreprises) de langue française. Le lien « Inscription » vous redirige vers la page web des organisateurs. Merci de les contacter directement pour tout problème lié à la connexion, aux mots de passes et inscriptions.