Module R’Stat1 : Introduction

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 :

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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