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Bases statistiques et tests d'hypothèses avec R

Environnement scientifique et technique de la formation

Laboratoire de mathématiques et modélisation d'Evry - UMR 8071

RESPONSABLE

Christophe AMBROISE

Professeur

UMR 8071

LIEU

EVRY (91)

ORGANISATION

3 jours
De 4 à 10 stagiaires

COÛT PÉDAGOGIQUE

1000 Euros

A L'ISSUE DE LA FORMATION

Evaluation de la formation par les stagiaires
Envoi d'une attestation de formation

DATE DU STAGE

17003 : du mercredi 07/06/2017 au vendredi 09/06/2017

Janvier Février Mars Avril
Mai Juin
17003
Juillet Août
Sept. Oct. Nov. Déc.

OBJECTIFS

- Savoir manipuler des données avec R
- Acquérir (ou revoir) des bases pratiques en statistique
- Savoir choisir et mettre en œuvre les tests d'hypothèses les plus courants
- Savoir utiliser et interpréter le modèle linéaire

PUBLICS

Chercheurs et ingénieurs confrontés à l'analyse statistique de données, en particulier dans les domaines de la biologie et de la médecine

Afin d'adapter le programme aux attentes des stagiaires, il est demandé de renvoyer le formulaire téléchargeable ICI avant le début du stage.

PRÉREQUIS

Connaissances de base en probabilités. Avoir une expérience de programmation dans un langage de script tel R, Python, Matlab, Octave, Scilab...

PROGRAMME

Cette formation introduit aux fondements de la programmation en R (objets, fonctions, packages... ) et présente des méthodes classiques en statistique.
Elle sera illustrée par la résolution et la discussion de problèmes concrets.
L'enseignement comprend des exposés théoriques d'une à deux heures immédiatement suivis de travaux dirigés illustratifs des notions présentées.

- Échantillon statistique et tableau de données : lire, modifier des données avec R
- Statistiques descriptives univariées : visualiser un tableau de données avec R
- Estimation ponctuelle, intervalles de confiance
- Tests d'hypothèses en théorie et en pratique avec R :
. test du Chi2 (indépendance, adéquation, homogénéité)
. test de Student (égalité des moyennes)
. test de Fisher (égalité des variances)
. analyse de la variance
- Modèle linéaire :
. analyse de la variance
. régression multivariée

Alternance d'exposés et d'exercices (50 % - 50 %)

EQUIPEMENT

Ordinateurs avec logiciel R (gratuit) et librairies spécifiques pré-installées

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