Plan du cours

Jour 1

Introduction et préliminaires

    Rendre R plus convivial, R et les interfaces graphiques disponibles Rstudio Logiciels et documentation associés R et statistiques Utiliser R de manière interactive Une session d'introduction Obtenir de l'aide sur les fonctions et fonctionnalités Commandes R, respect de la casse, etc. Rappel et correction des commandes précédentes Exécuter des commandes ou détourner la sortie vers un fichier Permanence des données et suppression d'objets

Manipulations simples ; nombres et vecteurs

    Vecteurs et affectation Arithmétique vectorielle Génération de séquences régulières Vecteurs logiques Valeurs manquantes Vecteurs de caractères Vecteurs d'index ; sélection et modification de sous-ensembles d'un ensemble de données Autres types d'objets

Objets, leurs modes et attributs

    Attributs intrinsèques : mode et longueur Modification de la longueur d'un objet Obtention et définition des attributs La classe d'un objet

Facteurs ordonnés et non ordonnés

    Un exemple spécifique La fonction tapply() et les tableaux irréguliers Facteurs ordonnés

Tableaux et matrices

    Tableaux Indexation des tableaux. Sous-sections d'un tableau Matrices d'index La fonction array() Arithmétique mixte vectorielle et matricielle. La règle du recyclage
Le produit externe de deux tableaux
  • Transposition généralisée d'un tableau
  • Matrix installations Matrix multiplication
  • Équations linéaires et inversion
  • Valeurs propres et vecteurs propres
  • Décomposition en valeurs singulières et déterminants
  • Ajustement des moindres carrés et décomposition QR
  • Formation de matrices partitionnées, cbind() et rbind()
  • La fonction de concaténation, (), avec des tableaux
  • Tableaux de fréquence à partir de facteurs
  • Jour 2
  • Listes et blocs de données
  • Listes Construire et modifier des listes Concaténer des listes

    Trames de données Création de trames de données

      attach() et détacher()
    Travailler avec des trames de données
  • Joindre des listes arbitraires
  • Gérer le chemin de recherche
  • Manipulation de données
  • Sélection, sous-ensemble d'observations et de variables Filtrage, regroupement Recodage, transformations Agrégation, combinaison d'ensembles de données Manipulation de caractères, package stringr
  • Lecture de données
  • Fichiers txt Fichiers CSV Fichiers XLS, XLSX SPSS, SAS, Stata,… et autres formats de données Exportation de données au format txt, csv et autres formats Accès aux données des bases de données à l'aide du langage SQL

      Distributions de probabilité

    R comme ensemble de tableaux statistiques Examen de la distribution d'un ensemble de données Tests à un et deux échantillons

      Regroupement, boucles et exécution conditionnelle

    Expressions groupées Instructions de contrôle Exécution conditionnelle : instructions if Exécution répétitive : boucles for, répétition et while

      Jour 3

    Écrire vos propres fonctions

      Exemples simples Définition de nouveaux opérateurs binaires Arguments nommés et valeurs par défaut L'argument '...' Affectations au sein des fonctions Exemples plus avancés Facteurs d'efficacité dans les conceptions de blocs Suppression de tous les noms dans un tableau imprimé Intégration numérique récursive

    Portée

    Personnalisation de l'environnement

      Classes, fonctions génériques et orientation objet
    Analyse statistique en R
  • Modèles de régression linéaire Fonctions génériques pour extraire les informations du modèle Mise à jour des modèles ajustés Modèles linéaires généralisés Familles La fonction glm()
  • Régression logistique de classification
  • Analyse discriminante linéaire
  • Apprentissage non supervisé Analyse en composantes principales

      Méthodes de clustering (k-means, clustering hiérarchique, k-médoïdes)
    Analyse de survie Objets de survie dans r
  • Estimation de Kaplan-Meier
  • Bandes de confiance
  • Modèles Cox PH, covariables constantes
  • Modèles Cox PH, covariables dépendant du temps
  • Procédures graphiques
  • Commandes de traçage de haut niveau La fonction plot() Afficher des données multivariées Afficher des graphiques Arguments pour les fonctions de traçage de haut niveau
  • Graphiques de visualisation de base
  • Relations multivariées avec le package lattice et ggplot
  • Utilisation des paramètres graphiques
  • Liste des paramètres graphiques
  • Reporting automatisé et interactif
  • Combinaison de la sortie de R avec du texte Création de documents HTML et PDF

       

    Pré requis

    Bonne compréhension des statistiques.

      21 heures
     

    Nombre de participants


    Début

    Fin


    Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
    Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.

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