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R est un langage statistique très riche en fonctionnalités de traitement des données. Il permet l'extraction de données de sources variées, leur traitement et leur organisation. Plus encore, la multiplicité des systèmes de visualisation graphique et les nombreuses fonctions de modélisation statistique font de ce langage un outil statistique redoutable.
Avec ce livre, les auteurs proposent une présentation de R ayant pour...
R est un langage statistique très riche en fonctionnalités de traitement des données. Il permet l'extraction de données de sources variées, leur traitement et leur organisation. Plus encore, la multiplicité des systèmes de visualisation graphique et les nombreuses fonctions de modélisation statistique font de ce langage un outil statistique redoutable.
Avec ce livre, les auteurs proposent une présentation de R ayant pour objectif delever la complexité apparente de ce puissant langage et de permettre une prise en main aisée des statistiques de premier cycle.
Dans la première partie du livre, le lecteur découvre de manière détaillée les fondamentaux du langage R : les variables et la syntaxe des opérations de base, les structures de données, les outils du langage pour programmer notamment les structures de contrôles, les fonctions et même la conception de packages.
Dans la seconde partie, les auteurs traitent des problématiques métiers liées aux outils d'importation et d'exportation de données, d'analyse basique et de visualisation des données, aux outils de simulation etd'inférences statistiques et aux modèles statistiques classiques (ANOVA, régression linéaire, etc.).
Chaque concept abordé est accompagné d'exemples pratiques commentés pour guider le lecteur dans son apprentissage du langage pour le traitement des statistiques de base.
Des éléments complémentaires sont disponibles en téléchargement sur le site www.editions-eni.fr.
Les chapitres du livre :
Introduction à R – Types de variables et opérations R – Structure des données avec R – La programmation avec R – Importer et exporter des données avec R – Introduction à l'analyse de données – Probabilité et inférence paramétrique – Modèles statistiques classiques – Conclusion
b. Les opérateurs R pour l’expression de relations
c. Quelques opérations et fonctions utiles auxobjets formula
2. ANOVA à un facteur ou simple entrée
a. Modèle et hypothèses
b. ANOVA à un facteur avec R
c. Tests « post-hoc »
3. ANOVA à double facteur ou entrée
a. ANOVA à deux facteurs avec R
b. Tests « post-hoc »
Modèles de régression linéaire
1. Régression linéaire simple
a. Formalisation et estimation
b. Modèle de régression linéairesimple avec R
c. Sommaire du résultat de lm()
d. Diagnostic de la régression
e. Détection des points ou observations atypiques
f. Prédiction
2. Régression linéaire multiple
a. Formalisation et estimation
b. Régression linéaire multiple avecR
3. Sélection de variables et choix du modèle
a. Les indicateurs ou critères de sélection
b. Algorithmes de sélection
c. Application avec R
4. Problème de colinéarité etrégressions robustes
a. Définition et détection de la colinéarité
b. Les régressions régularisées
c. Les régressions régulariséesen pratique
d. La régression sur composantes principales
Conclusion
Conclusion
Version papier
Bon produit
Kadjo Raphael KVersion papier
bien, Il faudrait des bibliothèques/package qui n'obligent pas l'utilisateur à installer un complément JAVA, PERL ou autre. La protection informatique nous empêche de les utiliser. Par exemple, pour les exports en xlsx, j'ai trouvé une bibliothèque simple mais ce serait bien d'avoir un livre dédié aux packages indépendants pour R.
AnonymeVersion papier
Parfait !
AnonymeVersion en ligne
Très satisfait pour le contenu. Pour la forme, un petit bémol. J'aurais aimé pouvoir le lire avec la même mise en page que la version papier.
Anonyme
Daname KOLANI
Consultant scientifique chez EphiQUANT Sarl, Daname KOLANI dispense des formations en statistique, en finance, économétrie et bien des domaines connexes aux sciences des données.
Consultant scientifique chez Scientific Evolution Sarl, Vincent ISOZ exerce depuis plusieurs années dans le conseil et la formation sur les techniques quantitatives pour les hauts potentiels.