{"id":2907,"date":"2015-03-19T07:13:11","date_gmt":"2015-03-19T07:13:11","guid":{"rendered":"http:\/\/www.univ-soukahras.dz\/app\/?p=2907"},"modified":"2015-05-06T12:58:31","modified_gmt":"2015-05-06T12:58:31","slug":"r-programming","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/univ-soukahras.dz\/fr\/actualites\/r-programming","title":{"rendered":"\u00ab\u00a0Introduction \u00e0 la statistique avec R\u00a0\u00bb : Cours est en ligne et  gratuit sur MOOC"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignleft size-full wp-image-2911\" src=\"https:\/\/www.univ-soukahras.dz\/wpuploads\/2015\/03\/mooc16.png\" alt=\"mooc16\" width=\"134\" height=\"101\" \/>Ce cours permet d\u2019apprendre la statistique \u00e0 l\u2019aide du logiciel libre R. Le recours aux math\u00e9matiques est minimal. L\u2019objectif est de savoir analyser des donn\u00e9es, de comprendre ce que l\u2019on fait, et de pouvoir communiquer ses r\u00e9sultats.<\/p>\n<p>Ce cours s\u2019adresse aux \u00e9tudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique. Il sera utile \u00e0 toute personne ayant le besoin d\u2019analyser un jeu de donn\u00e9es r\u00e9el dans le cadre d\u2019un enseignement, de son activit\u00e9 professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosit\u00e9 d\u2019analyser un jeu de donn\u00e9es par soi-m\u00eame (donn\u00e9es du web, donn\u00e9es publiques\u2026).<\/p>\n<p>Le cours s\u2019appuie sur le logiciel libre R qui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.<\/p>\n<p>Les m\u00e9thodes abord\u00e9es sont : les techniques descriptives, les tests, l\u2019analyse de variance, les mod\u00e8les de r\u00e9gression lin\u00e9aire et logistique, les donn\u00e9es censur\u00e9es (de survie).<\/p>\n<h3>Dates Importantes:<\/h3>\n<ul>\n<li>D\u00e9but des cours: <strong>30 mars 2015<\/strong><\/li>\n<li>Fin des inscriptions: 7 mai 2015<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Pour vous inscrire \u00e0 ce cours, cliquez ici:<\/strong><\/p>\n<p><strong><a href=\"https:\/\/www.france-universite-numerique-mooc.fr\/courses\/UPSUD\/42001S03\/session03\/about\" target=\"_blank\">https:\/\/www.france-universite-numerique-mooc.fr\/courses\/UPSUD\/42001S03\/session03\/about<\/a><\/strong><\/p>\n<p><b>Pour les instructions pour vous inscrire sur MOOC, cliquez ici:<br \/>\n<a href=\"https:\/\/www.univ-soukahras.dz\/fr\/actualites\/fun-mooc\" target=\"_blank\">https:\/\/www.univ-soukahras.dz\/fr\/actualites\/fun-mooc<\/a><br \/>\n<\/b><\/p>\n<p><center><iframe loading=\"lazy\" src=\"\/\/www.dailymotion.com\/embed\/video\/x1cec98\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/center>&nbsp;<\/p>\n<section class=\"plan\">\n<h2>Plan du cours<\/h2>\n<article class=\"plan\">\n<h3><strong>Semaine 1<\/strong><\/h3>\n<h4><em> Introduction aux statistiques et \u00e0 R,description d\u2019une variable<\/em><\/h4>\n<li>Introduction<\/li>\n<li>Chapitre 1 : D\u00e9finitions<\/li>\n<li>Chapitre 2 : Repr\u00e9sentations graphiques<\/li>\n<li>Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes<\/li>\n<li>Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique<\/li>\n<li>Lab 1 : Introduction \u00e0 R studio, manipulation des fichiers et des variables<\/li>\n<h3><strong>Semaine 2<\/strong><\/h3>\n<h4><em> Intervalles de confiance, association entre variables <\/em><\/h4>\n<li>Chapitre 5 : Intervalles de confiance<\/li>\n<li>Chapitre 6 : Coefficient de corr\u00e9lation<\/li>\n<li>Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio<\/li>\n<li>Lab 2 : Manipulation de donn\u00e9es, r\u00e9sum\u00e9s num\u00e9riques et graphiques<\/li>\n<li>Lab 3 : RMarkdown et rapport automatis\u00e9<\/li>\n<h3><strong>Semaine 3<\/strong><\/h3>\n<h4><em> Tests statistiques et pratique des tests<\/em><\/h4>\n<li>Chapitre 8 : Tests statistiques : le \u201cp\u201d<\/li>\n<li>Chapitre 9 : Tests statistiques : l\u2019approche de Neyman et Pearson<\/li>\n<li>Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages<\/li>\n<li>Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes<\/li>\n<li>Chapitre 12 : Test de nullit\u00e9 d\u2019une corr\u00e9lation, divers<\/li>\n<li>Lab 4 : Mesures d&rsquo;association, tests statistiques, update sur RMarkdown<\/li>\n<h3><strong>Semaine 4<\/strong><\/h3>\n<h4><em> R\u00e9gression lin\u00e9aire simple et multiple, r\u00e9gression logistique <\/em><\/h4>\n<li>Chapitre 13 : R\u00e9gression lin\u00e9aire simple<\/li>\n<li>Chapitre 14 : R\u00e9gression lin\u00e9aire, corr\u00e9lation et test t<\/li>\n<li>Chapitre 15 : R\u00e9gression lin\u00e9aire multiple, analyse de variance<\/li>\n<li>Chapitre 16 : Introduction \u00e0 la r\u00e9gression logistique<\/li>\n<li>Chapitre 17 : R\u00e9gression logistique multiple<\/li>\n<li>Lab 5 : R\u00e9gression lin\u00e9aire et logistique<\/li>\n<h3><strong>Semaine 5<\/strong><\/h3>\n<h4><em> Donn\u00e9es de survie (censur\u00e9es), m\u00e9thodes exploratoires multidimensionnelles <\/em><\/h4>\n<li>Chapitre 18 : Donn\u00e9es de survie ou censur\u00e9es<\/li>\n<li>Chapitre 19 : Tests et mod\u00e8les pour donn\u00e9es censur\u00e9es<\/li>\n<li>Chapitre 20 : Introduction aux m\u00e9thodes exploratoires multidimensionnelles<\/li>\n<li>Chapitre 21 : Analyse en composantes principales<\/li>\n<li>Chapitre 22 : Classification hi\u00e9rarchique<\/li>\n<\/article>\n<\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce cours permet d\u2019apprendre la statistique \u00e0 l\u2019aide du logiciel libre R. 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