Projet statistique sous R et Python

Tronc commun

Année
1re année
Semestre
Semestre 2
Unité d’enseignement
Pratique des enquêtes et Projet
Volume horaire
20 h
Crédits
2

Les fiches sont renseignées à partir des syllabus RESA/ENEAM et peuvent être actualisées par l’équipe pédagogique. Les modalités d’évaluation indiquées ne remplacent pas les consignes du cours.

Objectif du cours

A la fois, langage de programmation et logiciel libre, R est largement utilisé en Statistique Data Science pour l’analyse et le traiatement des données. Les étudiants sont introduits à l’utilisation de cet outil d’anlayse statistique de données.

Ce cours a pour objectif de familiariser les élèves à l’utilisation du logiciel R.

Plan du cours

  1. Chapitre 1 : Présentation du Logiciel R

    2 h
    • Introduction au logiciel R
    • Environnement de travail
    • Documentation sur le logiciel
  2. Chapitre 2 : Manipulation et description des données avec R

    4 h
    • Importation des données
    • Graphiques
    • Calcul des paramètres de position
    • Calcul des paramètres de dispersion
    • Exportation des données
  3. Chapitre 3 : III. Programmation en R

    4 h
    • Objets (vecteurs, matrices, listes, facteurs, dataframes)
    • Syntaxe des structures algorithmiques en R
    • Fonctions
  4. Chapitre 4 : Inférence statistique avec R

    2 h
    • Tests (Khi-2, Student, etc.)
    • Modèles
  5. Chapitre 5 : Packages R

    4 h
    • Définition des packages
    • Utilisation des packages
    • Création et mise en ligne des packages
  6. Chapitre 6 : Rédaction de rapports automatiques

    4 h
    • Elément d’un document R markdown
    • Personnalisation d’un document R markdown
    • Présentation des tableaux
    • Contrôle de connaissances : 1 projet

Évaluation

Evaluation écrite : 50 %; Evaluation pratique : 50 %

Bibliographie

  • Pierre-André Cornillon et al. (2012). Statistiques avec R, 3e édition revue et augmentée, Presses universitaires de Rennes.
  • Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet (2014). Le logiciel R :
  • Maîtriser le langage – Effectuer des analyses statistiques, 2e édition, Springer.
  • Crawley, M.J. (2013). The R book, 2e edition, Wiley.

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