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Niveau intermédiaire
Une bonne connaissance pratique des statistiques de base est requise. Ce cours est la suite de la série "Statistiques et analyse des données avec Excel"
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Il y a 6 modules dans ce cours
Ce cours est le troisième cours d'une spécialisation en 3 parties intitulée "Statistiques et analyse de données appliquées" Le cours est destiné à ceux qui sont familiers avec les statistiques mais qui ne sont pas familiers avec le langage de programmation R.
Après une introduction aux calculs de base, aux vecteurs, aux matrices, aux cadres de données et à l'importation de données à partir de types de fichiers courants (.xlsx, .csv, .txt), les participants apprennent à résoudre des problèmes de probabilité et de comptage en R, puis à effectuer des calculs de distribution de probabilités discrètes et continues, des tests d'hypothèses à un échantillon et des tests d'hypothèses à deux échantillons (comparaisons). Enfin, les participants apprennent à créer des modèles de régression dans R et à effectuer des analyses de variance (ANOVA). L'un des aspects les plus bénéfiques du cours sont les devoirs de programmation, qui sont réalisés en ligne dans le langage de programmation R dans des Bloc-notes.
Bienvenue à "Statistiques et Analyse des données avec R" ! Au cours de cette semaine, R et RStudio vous seront présentés et vous apprendrez à installer et à naviguer dans RStudio. Vous apprendrez ensuite à effectuer des calculs de base, à utiliser des fichiers scripts, à créer et à travailler avec des vecteurs et des matrices, ainsi qu'à installer et à charger des modules complémentaires. Enfin, vous apprendrez tout sur les cadres de données et les tableaux, comment importer des données à partir de fichiers externes (fichiers .xlsx, .csv et .txt) et comment travailler avec des fonctions définies par l'utilisateur et des fonctions intégrées. Lorsque vous serez prêt, vous devrez réussir le quiz noté de la semaine 1 afin d'accéder aux fichiers de démarrage et à l'antisèche de la semaine 2. Vous aurez besoin d'accéder à ces éléments pour compléter le module 2. Vous devez également réussir le devoir 1, qui compte pour la note finale du cours.
Inclus
14 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 sujets de discussion
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14 vidéos•Total 93 minutes
Bienvenue dans le cours !•4 minutes
Fonctionnement du cours•3 minutes
Introduction à R et RStudio•4 minutes
Calculs de base en R•9 minutes
Utilisation des fichiers de script•8 minutes
Vecteurs et matrices (Partie 1)•8 minutes
Vecteurs et matrices (Partie 2)•11 minutes
Comment installer et charger des paquets•6 minutes
Cadres et bulles de données•10 minutes
Exemples de cadres de données supplémentaires•6 minutes
Importation de données dans RStudio•10 minutes
Comment utiliser les fonctions intégrées ?•6 minutes
Fonctions définies par l'utilisateur•5 minutes
Comment fonctionnent les devoirs de programmation•3 minutes
5 lectures•Total 36 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
L'importance d'un certificat de cours et l'avenir de l'enseignement supérieur•10 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 1•10 minutes
Liens d'installation•5 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 2•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz noté de la semaine 1•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 60 minutes
Affectation 1•60 minutes
2 sujets de discussion•Total 20 minutes
Et vous ?•10 minutes
(FACULTATIF) Discussion de la semaine 1•10 minutes
Statistiques descriptives et présentation graphique des données
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la semaine 2, vous apprendrez à calculer les statistiques descriptives courantes en R, à calculer les statistiques conditionnelles et à présenter les données sous forme de graphiques (diagrammes de dispersion, diagrammes en colonnes et diagrammes circulaires). Vous apprendrez également à créer des diagrammes en boîte et des diagrammes de probabilité en R et à analyser la normalité des données à l'aide de la statistique d'Anderson-Darling. La semaine 2 comprend 9 screencasts avec de nombreuses questions dans la vidéo pour tester votre compréhension du matériel et vous aider à apprendre. La semaine se termine par un devoir pratique 2, que vous réaliserez dans un Bloc-notes Carnet R dans le langage de programmation R et qui compte pour votre note finale dans le cours. Lorsque vous êtes prêt, vous devez réussir le quiz noté de la semaine 2 afin d'accéder aux fichiers de démarrage et à l'antisèche de la semaine 3. Vous aurez besoin d'accéder à ces éléments pour compléter le module 3.
Nous vous souhaitons bonne chance cette semaine ! Comme toujours, si vous avez des questions ou des problèmes, veuillez lancer un fil de discussion et moi-même ou quelqu'un d'autre interviendra pour vous aider.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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9 vidéos•Total 69 minutes
Statistiques descriptives (partie 1)•8 minutes
Statistiques descriptives (partie 2)•10 minutes
Statistiques conditionnelles•5 minutes
Diagrammes de dispersion (Partie 1)•10 minutes
Diagrammes de dispersion (partie 2)•7 minutes
Histogrammes•6 minutes
Graphiques en colonnes et camemberts•7 minutes
Graphiques en boîte•8 minutes
Graphiques de probabilité et statistique AD•9 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 3•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz noté de la semaine 2•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 60 minutes
Affectation 2•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
(FACULTATIF) Discussion de la semaine 2•10 minutes
Techniques de COUNT et fonctions de distribution de probabilité
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la semaine 3, vous apprendrez tout sur les probabilités et les règles de comptage dans R, notamment comment calculer les combinaisons et les permutations, comment calculer les probabilités associées aux distributions de probabilités discrètes courantes (distributions binomiale, géométrique, binomiale négative, hypergéométrique et de Poisson) et comment calculer les probabilités associées aux distributions de probabilités continues courantes (distributions uniforme, normale, T, chi-deux et F) dans R. Vous effectuerez également des calculs de distribution normale inverse et leurs valeurs z associées (normalisation). La semaine 3 comporte 14 screencasts avec de nombreuses questions en vidéo pour tester votre compréhension de la matière et vous aider à apprendre. La semaine se termine par l'affectation 3 dans laquelle vous effectuerez plusieurs calculs dans un Bloc-notes. L'affectation 3 compte pour votre note finale dans le cours. Lorsque vous êtes prêt, vous devez réussir le quiz noté de la semaine 3 afin d'accéder aux fichiers de démarrage et à l'antisèche de la semaine 4. Vous aurez besoin d'accéder à ces éléments pour compléter le module 4. Nous vous souhaitons bonne chance cette semaine ! Comme toujours, si vous avez des questions ou des problèmes, veuillez lancer un fil de discussion et moi-même ou quelqu'un d'autre interviendra pour vous aider.
Inclus
16 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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16 vidéos•Total 129 minutes
Permutations et combinaisons•11 minutes
La distribution binomiale•8 minutes
La distribution géométrique•8 minutes
La distribution binomiale négative•7 minutes
La distribution hypergéométrique•6 minutes
La distribution de Poisson•8 minutes
La distribution multinomiale•7 minutes
La distribution uniforme•9 minutes
La distribution normale•7 minutes
Calculs de la Distribution normale inversée•8 minutes
Normalisation et valeurs Z•11 minutes
(EXAMEN FACULTATIF) Variance connue ou inconnue ?•5 minutes
(EXAMEN FACULTATIF) Distribution d'échantillonnage et distribution de la population•9 minutes
La distribution T•11 minutes
La distribution du Khi-deux•11 minutes
La distribution F•5 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 4•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz noté de la semaine 3•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 60 minutes
Affectation 3•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
(FACULTATIF) Discussion de la semaine 3•10 minutes
Tests d'hypothèse à un échantillon
Module 4•79 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la semaine 4, vous apprendrez à calculer des statistiques à un échantillon dans R. Vous commencerez la semaine en apprenant à calculer des intervalles de confiance et de prédiction sur la moyenne, la variance et la proportion binomiale. Ensuite, vous apprendrez à effectuer des Tests d'hypothèse sur la moyenne, la variance et une proportion binomiale. Vous apprendrez également à calculer la puissance et la probabilité d'une erreur de type II dans R, ce qui est lié à des considérations de taille d'échantillon, que vous explorerez également. La semaine 4 comporte 10 screencasts avec de nombreuses questions dans la vidéo pour tester votre compréhension de la matière et vous aider à apprendre. Je vous encourage à télécharger et à utiliser l'antisèche de la semaine 4 (pour ceux qui achètent un certificat de cours) car elle vous aidera à distiller les concepts difficiles et les fonctions R qui se trouvent dans le matériel de cette semaine. La semaine 4 se termine par l'affectation 4, que vous réaliserez dans le langage de programmation R dans un Bloc-notes et qui compte pour votre note finale dans le cours. Lorsque vous serez prêt, vous devrez réussir le quiz noté de la semaine 4 afin d'accéder aux fichiers de démarrage et à l'antisèche de la semaine 5. Vous aurez besoin d'accéder à ces éléments pour compléter le module 5. Le Quiz 4 vous demande d'effectuer des calculs statistiques en R, alors préparez-vous en conséquence.
Inclus
12 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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12 vidéos•Total 111 minutes
Intervalle de confiance sur la moyenne, variance connue•12 minutes
Intervalle de confiance sur la moyenne, variance inconnue•10 minutes
Intervalle de prédiction sur une observation future•10 minutes
Tests d'hypothèse sur la moyenne, la variance connue•11 minutes
Tests d'hypothèse sur la moyenne, la variance inconnue•10 minutes
(EXAMEN FACULTATIF) Erreurs de type I et de type II•9 minutes
(EXAMEN FACULTATIF) Le pouvoir du test•4 minutes
Erreur de type I et puissance du test•10 minutes
Choix de la taille de l'échantillon•10 minutes
Intervalle de confiance sur la variance•8 minutes
Tests d'hypothèse sur la variance•11 minutes
Tests d'hypothèse sur une proportion binomiale•5 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 5•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz noté de la semaine 4•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 4 560 minutes
Affectation 4•4 560 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
(FACULTATIF) Discussion de la semaine 4•10 minutes
Tests d'hypothèse à deux échantillons
Module 5•3 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la semaine 5, vous apprendrez tout sur les comparaisons à deux échantillons. Vous calculerez les intervalles de confiance liés aux tests d'hypothèse impliquant la comparaison de moyennes, la comparaison de variances et la comparaison de proportions binomiales. Le type de test effectué dépend du fait que la variance est connue ou inconnue, ce que vous explorerez également. La semaine 5 comporte 7 screencasts avec de nombreuses questions dans la vidéo pour tester votre compréhension du matériel et vous aider à apprendre. La semaine se termine par l'exercice 5. Lorsque vous serez prêt, vous devrez réussir le Quiz 5 afin de poursuivre le cours. Vous voudrez également porter une attention particulière à l'antisèche de la semaine 5 (disponible pour les apprenants qui achètent un certificat de cours) car elle vous servira de référence pour l'exercice 5 et l'antisèche 5. Lorsque vous serez prêt, vous devrez réussir l'antisèche de la semaine 5 afin d'accéder aux fichiers de démarrage et à l'antisèche de la semaine 6. Vous aurez besoin d'accéder à ces éléments pour compléter le module 6. Le Quiz 5 vous demande d'effectuer des calculs statistiques en R, alors préparez-vous en conséquence.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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7 vidéos•Total 50 minutes
Comparaison des moyennes, variance connue (partie 1)•6 minutes
Comparaison des moyennes, variance connue (partie 2)•9 minutes
Comparaison des variances (test F), partie 1•5 minutes
Comparaison des variances (test F), partie 2•7 minutes
Comparaison des moyennes, variance inconnue•9 minutes
Tests T par paires•8 minutes
Comparaison des proportions binomiales•7 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Fichiers de départ et antisèches pour la semaine 6•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz noté de la semaine 5•30 minutes
1 devoir de programmation•Total 60 minutes
Affectation 5•60 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
(FACULTATIF) Discussion de la semaine 5•10 minutes
Régression et Analyse de la variance (ANOVA)
Module 6•3 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la semaine 6, vous apprendrez à créer des modèles de régression linéaire, polynomiale et multilinéaire simples, qui sont essentiellement des relations mathématiques entre des variables d'entrée (variables régressives) et une variable de sortie (réponse). Vous apprendrez à calculer des intervalles de confiance et à effectuer des tests d'hypothèse sur les paramètres du modèle et vous apprendrez à sélectionner le meilleur modèle de régression possible parmi plusieurs modèles candidats à l'aide de l'élimination à rebours. Enfin, vous apprendrez à effectuer une analyse de variance (ANOVA) lorsque vous avez plus de deux groupes à comparer. La semaine 6 comprend 9 screencasts avec de nombreuses questions dans la vidéo pour tester votre compréhension du matériel et vous aider à apprendre. La semaine se termine par l'exercice 6. Lorsque vous serez prêt, vous devrez réussir le Quiz 6 afin de poursuivre le cours. Vous devrez également prêter attention à l'antisèche de la semaine 6 (disponible pour les apprenants qui achètent un certificat de cours), car elle vous servira de référence pour le devoir 6 et le quiz 6. L'interrogation 6 vous demande d'effectuer des calculs statistiques en R, alors assurez-vous de vous préparer en conséquence. Une fois que vous aurez terminé la semaine 6, vous aurez terminé le cours !
Inclus
9 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
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(FACULTATIF) Discussion de la semaine 6•10 minutes
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