Contenu de l'AA

Logiciels R, RStudio, git & Markdown. Importation et tranformation de tableaux de données. Visualisation de données uni-, bi- et multivariées à l'aide de graphiques. Statistiques descriptives; Moyenne; Médiane; Ecart type; Variance; Graphique quantile-quantile; Boite de dispersion; Histogramme; Population statistique; Echantillonnage; Inférence; Probabilité; Distribution de probabilité; Théorème central limite; Intervalle de confiance; Test d’hypothèse; Tests paramétriques et non paramétrique; Distribution binomiale, de Poisson, Chi-2, Normale, de Student et F; test de Student; ANOVA 1 et 2 facteurs; Test de Wilkoxon-Mann-Withney; Test de Kruskal-Wallis; Corrélation; Pearson; Spearman.

Supports principaux non reproductibles

Sans objet

Support complémentaires non reproductibles

Sans objet

Autres références conseillées

Barnier, J., 2018. Introduction à R et au tidyverse (https://juba.github.io/tidyverse/index.html). Ismay, Ch. & Kim A.Y, 2018. Moderndive: An introduction to statistical and data science via R (http://moderndive.com). Wickham, H. & Grolemund, G, 2017. R for data science (http://r4ds.had.co.nz). Cornillon, P.A. Et al, 2008. Statistiques avec R. Presses Universitaires de Rennes. 257pp. Dagnelie, P., 2007. Statistique théorique et appliquée, Volumes I et II (2ème ed.). De Boeck & Larcier, Bruxelles. 511pp (vol. I) 734pp (vol. II).

Mode d'enseignement

• Face à face
• Mixte

Types d'activités

• Cours magistraux
• Conférences
• Exercices dirigés
• Utilisation de logiciels
• Démonstrations

Evaluations

Les modalités d'évaluation de l'AA sont précisées dans la fiche de l'UE dont elle dépend