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Introduction à la statistique avec R

Introduction à la statistique avec R

Le MOOC Introduction à la statistique avec R, est une introduction aux concepts de base en statistique. 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’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).

Organisateur :

Université Paris Sud

* MOOC Francophone est un service de mise en relation sans inscription et sans intermédiaire. Nous n’organisons aucun cours, le lien « Suivre le cours » vous redirige vers la page web des organisateurs. Les participants peuvent également évaluer ce cours en cliquant ici
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    Intervenant

    Bruno Falissard
    Professeur de biostatistique à l’Université Paris-Sud, ancien élève de l’école polytechnique, pédopsychiatre et directeur de l’unité INSERM U669 (santé publique en santé mentale)., professeur à l’Université Paris Sud

    Christophe Lalanne
    Psychométricien, statisticien et chercheur (INSERM APHP)

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    Durée

    4  semaines
    Du 27 mars au 28 avril 2017

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    Prérequis

    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.

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    Charge de travail

    2 à 8 heures / semaine

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    Coût

    Gratuit

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    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.

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    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.

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    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

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    Plateforme

    France Université Numérique (FUN)
    Plate-forme nationale française et propriété du Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche. Elle est basée sur la technologie Open edX du MIT et de Harvard.

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