Важная информация
Резюме
Ce cours permet d’apprendre la statistique à l’aide du logiciel libre R.
Le recours aux mathématiques est minimal. L’objectif est de savoir analyser des données, de comprendre ce que l’on fait, et de pouvoir communiquer ses résultats.
Ce cours s’adresse aux étudiants et praticiens de toutes disciplines qui recherchent une formation pratique. Il sera utile à toute personne ayant le besoin d’analyser un jeu de données réel dans le cadre d’un enseignement, de son activité professionnelle ou de recherche, ou par simple curiosité d’analyser un jeu de données par soi-même (données du web, données publiques…).
Le cours s’appuie sur le logiciel libre R qui est un des logiciels de statistique les plus puissants disponibles actuellement.
Les méthodes abordées sont : les techniques descriptives, les tests, l’analyse de variance, les modèles de régression linéaire et logistique, les données censurées (de survie).
Специальные требования
Il n’y a pas de pré-requis pour suivre ce cours. Des connaissances de base en algèbre ou en programmation sont utiles mais ne sont pas nécessaires. En revanche, la volonté d’apprendre à analyser un jeu de données par soi-même est essentielle.
Ce cours s'adresse à un public francophone cherchant à se former aux bases de la statistique avec un logiciel libre (disponible gratuitement). Il vise aussi bien un public en formation initiale qu'un public en formation continue. Compte tenu des nombreux domaines d'application des statistiques et de la taille importante de la communauté R, ce cours concerne une large audience. Sciences fondamentales comme appliquées, sciences humaines, gestion de projet, les statistiques concernent potentiellement l'ensemble des professions.
Программа
Semaine 1
Introduction aux statistiques et à R,description d’une variable
Introduction Chapitre 1 : Définitions Chapitre 2 : Représentations graphiques Chapitre 3 : Mesures de position et de dispersion : les principes Chapitre 4 : Mesures de position et de dispersion : la pratique Lab 1 : Introduction à R studio, manipulation des fichiers et des variables
Semaine 2
Intervalles de confiance, association entre variables
Chapitre 5 : Intervalles de confiance Chapitre 6 : Coefficient de corrélation Chapitre 7 : Risque relatif et odds-ratio Lab 2 : Manipulation de données, résumés numériques et graphiques Lab 3 : RMarkdown et rapport automatisé
Semaine 3
Tests statistiques et pratique des tests
Chapitre 8 : Tests statistiques : le “p” Chapitre 9 : Tests statistiques : l’approche de Neyman et Pearson Chapitre 10 : Comparaison de deux pourcentages Chapitre 11 : Comparaison de deux moyennes Chapitre 12 : Test de nullité d’une corrélation, divers Lab 4 : Mesures d'association, tests statistiques, update sur RMarkdown
Semaine 4
Régression linéaire simple et multiple, régression logistique
Chapitre 13 : Régression linéaire simple Chapitre 14 : Régression linéaire, corrélation et test t Chapitre 15 : Régression linéaire multiple, analyse de variance Chapitre 16 : Introduction à la régression logistique Chapitre 17 : Régression logistique multiple Lab 5 : Régression linéaire et logistique
Semaine 5
Données de survie (censurées), méthodes exploratoires multidimensionnelles
Chapitre 18 : Données de survie ou censurées Chapitre 19 : Tests et modèles pour données censurées Chapitre 20 : Introduction aux méthodes exploratoires multidimensionnelles Chapitre 21 : Analyse en composantes principales Chapitre 22 : Classification hiérarchique
Пользователи
Bruno Falissard
Professeur de biostatistique à l'Université Paris-Saclay, ancien élève de l'école polytechnique, pédopsychiatre et directeur du CESP/Inserm U1018 (Centre de Recherche en Épidémiologie et Santé des Populations).
Christophe Lalanne
Ingénieur de recherche (Université Paris-Diderot, AP-HP)
Разработчик
L’Université Paris-Saclay a été conçue en 2019 pour développer à un niveau inédit en France le continuum des connaissances depuis les sciences fondamentales jusqu’aux sciences appliquées, mettant l’accent sur l’interdisciplinarité et l’ouverture sur le monde. Elle est l’héritière de l’université Paris-Sud-XI, créée le 1er janvier 1971 et son objectif est de faire avancer la connaissance sur les grands enjeux de société grâce à une recherche au plus haut niveau international. L’Université Paris-Saclay offre ainsi aux étudiants un cadre et un contenu de formation tournés vers l’avenir. Les interactions permanentes entre laboratoires et acteurs socio-économiques permettent de transformer des résultats d’une recherche de pointe en innovations.
Les dix-neuf institutions fondatrices apportent à l’Université Paris-Saclay les forces qui font leur réputation : lien étroit entre formation et recherche, laboratoires et grands instruments de recherche aux standards internationaux, réputation internationale des formations d’ingénieurs et de managers, cursus diversifiés de haut niveau.
Ce programme, doté par l’IDEX Paris-Saclay en appui des moyens mis par les partenaires, accompagne la création de MOOC et celle de SPOC pour les étudiants de l’Université, ainsi que pour des usages de formation continue vers le monde socio-économique avec lequel les contacts sont déjà forts.
Платформа
France Université Numérique est le diffuseur des cours en ligne des établissements d’enseignement supérieur français et de leurs partenaires.
Il opère plusieurs plateformes de diffusion, dont la plus connue, FUN MOOC, est la première plateforme académique francophone mondiale. Grâce à de nombreux établissements partenaires, cette plateforme propose un vaste catalogue de cours s’enrichissant de jour en jour avec des thématiques variées et d’actualité.
Grande pédagogie de la part de Bruno Falissard, exemples concrets et appliqués, facile et intéressant à suivre. Permet in fine une progression significative !
Un cours presque parfait! Un cours bien fait dont le contenu est accessible à tous et facile à comprendre! Un grand merci à l'équipe pédagogique qui s'est surpassée!
