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Online Course

Introduction à la statistique avec R

Université Paris SUD via France Université Numerique

Overview

À propos du cours

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’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).

Formats

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.

    Évaluation

    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.
  • Une attestation de suivi avec succès sera attribuée par FUN et l'Université Paris-Saclay à l'issue du MOOC aux apprenants qui auront obtenu une note supérieure à 60 %.

    Syllabus

    Plan du cours

    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 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques
  • Lab 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 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 5 : 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
  • Taught by

    Bruno Falissard

    Reviews

    4.5 rating, based on 2 reviews

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    • Ivanne completed this course.

      This Mooc was my introduction to R, with no previous experience in code. I enjoyed the pedagogical presentation of statistic notions and the code tutorials. It was hard to go through all the assessments but with the help of a friend, I was able to understand it all and got my certificate ! I wish I had started with a more basic Mooc but this one was worth the effort, I was able to follow more complex Moocs using R since then.
    • Huy

      Huy completed this course, spending 3 hours a week on it and found the course difficulty to be easy.

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