Module R’Stat1 : Introduction
francois.rebaudo@ird.fr
Novembre 2019 ; IRD-Montpellier-France
CC BY-NC-ND 3.0
Module R’Stat1 : avant propos
Avant propos
Ce cours est basé sur les références suivantes :
LIVRE
The R book - Crawley M.J. 2012
LIVRE
Cornillon PA, Matzner-Lober E (2011) Régression avec R, Springer
LIVRE/WEB
Se former au logiciel R : initiation et perfectionnement, F. Rebaudo
LIVRE/WEB
Applied Time Series Analysis for Fisheries and Environmental Sciences
LIVRE/WEB
R pour les statophobes de D. Poinsot
WEB
Statistical tools for high-throughput data analysis
CC-BY-NC-SA
WEB
Tutorials Point
WEB
ReadTheDocs.io
WEB
C. Della Vedova
WEB
A. K. Fermin Rodriguez
WEB
M. Gesmann
COURS
M. Mesnager ; Univ. Nanterre Paris X
COURS
E. Paradis ; IRD
COURS
L. Reboul ; Aix-Marseille Univ.
COURS
C. Prieur ; Univ. Grenoble Alpes
COURS
E. Gallic ; Aix-Marseille Univ.
COURS
F. Bertrand ; Univ. de Technologie de Troyes
COURS
S. Ballesteros ; ENS
Objectifs
Effectuer des statistiques descriptives et les représenter graphiquement
Manipuler des données avancées
Connaître les modèles linéaires (régression et analyse de variance ANOVA et ANCOVA)
Construire et analyser les séries temporelles
Connaître les modèles linéaires généralisés (GLM)
Construire et interpréter des graphiques avancés
Organisation du travail
Organisation du travail
Matinées théoriques
Après-midis pratiques
Philosophie
Philosophie
avancer au rythme du groupe
avancer au rythme de chacun
continuer son apprentissage de R tout en faisant des stats
intégrer les bonnes pratiques pour un code lisible, réutilisable
favoriser la reproductibilité des résultats
intégrer son code dans une démarche de publication scientifique
présenter les cas simples et les cas difficiles
donner les clefs pour aller plus loin et être autonome
toutes les questions sont les bienvenues
Plan de travail
Rappels de quelques notions essentielles (R01)
Rappels : environnement de travail
Rappels : la notion d’objet
Rappels : le répertoire de travail
Rappels : les types de données
TD 01
Rappels : les conteneurs de données
Rappels : les graphiques simples
TD 02
Rappels : un peu d’algorithmique
Rappels : les fonctions
Statistiques descriptives et graphiques associés (R02)
Manipuler les données et statistiques descriptives
Représentations graphiques
Du graphique à la figure dans un article scientifique
Statistiques simples (R03)
Intervalles de Confiance
TD 03
Comparaison d’une moyenne à une valeur de référence
Comparaison de moyennes
ANOVA et regression linéaire (R04-R05)
l’analyse de variance ANOVA
la régression linéaire simple
la régression linéaire multiple
la régression linéaire de type polynomiale
l’analyse de covariance ANCOVA
Les séries temporelles (données fonctionnelles)
définitions
la fonction
ts
séries staionnaires
prévisions
Les modèles linéaires généralisés (GLM)
GLM
[glims]
Exemple : données de comptage ~ var qt
Exemple : données de comptage ~ var ql
Exemple : données de type catégoriel binaire
Exemple : données de type gamma
Autres exemples…
Manipuler et représenter graphiquement des données avancées
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