Objectifs de la formation

• Savoir installer et utiliser l'environnement d'analyse R
• Savoir importer et exporter des données
• Savoir reconnaître les différents types d'objets de R
• Créer des programmes d'analyse avec R
• Être en mesure de réaliser des analyses statistiques basiques avec R
• Comprendre comment manipuler des données avec R
• Savoir restituer des résultats à l'aide de graphiques

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Programme de la formation

Introduction

• Présentation du logiciel R et de ses fonctionnalités.
• Avantages et inconvénients.
• Accès au site de téléchargement de l'outil et installation.

Travaux pratiques

Installation de l'environnement d'analyse.

Premiers pas

• Environnement de base (console, script).
• Utilisation de la console.
• Création et sauvegarde d'un script.
• Le répertoire sous R Installation.
• Aide et commentaires.
• Les autres éditeurs Tinn-R et R Studio.

Travaux pratiques

Manipulations de la console. Ecriture de scripts.

Objets et notions de programmation R

• Les objets de type vecteurs, matrix, array, factor, data.frame, list.
• Manipulation des objets, classe d'objet, fonctions spécifiques, jointure.
• Sauvegarde, suppression de mémoire.
• Notions de boucle (for et while), condition (if), switch.

Travaux pratiques

Ecriture de programmes R manipulant des types d’objets.

Création et utilisation de fonctions

• Structure d'une fonction.
• Fonctions de type mathématique.
• Fonctions de type chaîne de caractères.
• Fonctions liées au temps/date.
• Opérations ensemblistes.
• Les tables de contingences.

Travaux pratiques

Création de fonctions et utilisation de celles-ci dans les programmes R.

Génération, gestion et visualisation des données

• Les données : séquences régulières et aléatoires.
• Données exemples de R.
• Importation et exportation de données.
• Modifier les données d'un objet.
• Exemples de graphiques construits avec R.
• Création des graphiques de base.
• Les options graphiques, partager une fenêtre graphique, sauvegarder un graphique.

Travaux pratiques

Exercices d'application sur les données, restitution des résultats avec des graphiques.

Analyses statistiques

• Présentation de la notion de package (librairie).
• Télécharger/charger des packages.
• Quelques packages utiles.
• Cas de la régression linéaire multiple.
• Cas de l'analyse en composantes principales ACP.
• Cas de la classification CAH.

Travaux pratiques

Poursuite d’écriture de programmes statistiques, intégration des packages.