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Introduction à la statistique avec R
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- 免费证书
- 5 序列
- 等级 介绍
- 从3 三月 2024开始
- 以12 四月 2024结束
课程详情
教学大纲
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
先决条件
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.
讲师
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)
编辑
巴黎-萨克雷大学（University of Paris-Saclay）于2019年成立，旨在以法国前所未有的水平发展从基础科学到应用科学的知识体系，强调跨学科性和面向世界的开放性。它是 1971 年 1 月 1 日成立的巴黎第十一大学（Universidad de Paris-Sud-XI）的继承者，其目标是通过国际最高水平的研究，促进对社会面临的重大问题的认识。巴黎-萨克雷大学为学生提供前瞻性的教育框架和内容。实验室与社会经济参与者之间的持续互动使前沿研究成果得以转化为创新成果。
十九所创始院校为巴黎-萨克雷大学带来了各自闻名遐迩的优势：教育与研究之间的紧密联系、国际标准的实验室和主要研究设施、在工程和管理培训方面的国际声誉以及种类繁多的高水平课程。
除合作伙伴提供的资源外，该计划还得到了巴黎-萨克雷 IDEX 的资助，将支持为该校学生开设 MOOC 和 SPOC 课程，以及面向社会经济界的继续教育课程（与社会经济界已有密切联系）。
平台
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.
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