[R] Tutorial 57 : Les boîtes à moustaches
Les boîtes à moustaches (ou boîtes de distribution) sont des méthodes de représentation de la donnée. La boîte représente l'intervalle interquartile (Q1 et Q3) et la ligne la médiane. les "moustaches" représentent la première valeur supérieure à Q1 - 1.5 * EIC et la dernière valeur inférieure à Q1 + 1.5 * EIC.
[R] Tutorial 56 : Le V de Cramer (Mesure de l'intensité de la relation entre deux variables)
Le V de Cramer "s'interprète comme le pourcentage de co-variation maximum possible de caractères croisés du tableau de contingence" (Dumolard, Dubus, Charleux, 2003)
[R] Tutorial 55 : Créer un tableau de contingence
Le tableau de contingence permet de quantifier le nombre d'individus de deux variables continues par classe.
[R] Tutorial 54 : le test du Khi deux (mesure de l'intensité de la relation entre deux variables)
La mesure de l'intensité entre deux variables est le point d'entré de l'analyse bi-variée. Elle permet de mesurer l'intensité de la relation entre deux variables et de déterminer si cette relation est le fruit du hasard ou non.
[R] Tutorial 53 : Transformation en rang
Il est parfois utile de transformer les données en rang afin d'avoir une meilleure idée des valeurs des individus.
[R] Tutorial 52 : Installer de nouveaux packages
La force de R est de disposer de nombreux packages qui permettent d'intégrer de nouvelles fonctions à R.
[R] Tutorial 51 : Transposer un tableau de données
Il est parfois utile de transposer un tableau de données dans l'optique de traitements statistiques futures.
[R] Tutorial 31 : La corrélation de rang de Spearman
La corrélation de rang de Spearman s'applique aux données ordinales. Si les variables sont quantitatives, il faut procéder à une transformation de la données en remplaçant les données par des rangs. Attention, la transformation des valeurs en rang peut produire une perte d'information. Il faut comparer le coefficient de Spearman à celui de Bravais-Pearson pour juger de la perte d'information.
[R] Tutorial 30 : La corrélation de Bravais-Pearson
La mesure de la corrélation linéaire de Bravais-Pearson permet de mesurer l'intensité de la relation entre deux variable quantitatives. Il existe de nombreux tests statistiques inhérents à ce test ( t de student, p-value, test de significativité...) afin de mieux apprécier la relation entre deux variables.
Il est nécessaire de prendre beaucoup de recul avec ce genre de test. Il est indispensable lorsque l'on souhaite entrer dans la modélisation.
Il est nécessaire de prendre beaucoup de recul avec ce genre de test. Il est indispensable lorsque l'on souhaite entrer dans la modélisation.
[R] Tutorial 29 : Statistiques descriptives
Les statistiques descriptives sont la premières étape sur la longue route de la modélisation. Elles permettent d'avoir une meilleure idée des mesures de tendances centrales et de la dispersions des variables.
La seconde étape est l'analyse de données au travers et des méthodes d'analyse bivariées et multivariées. Ces deux premières étapes doivent permettre d'extraire de l'information des bases de données. La dernière étape est la modélisation qui permet de reproduire un phénomène afin de mieux le comprendre pour mieux le prévoir.Cette vidéo présent comment réaliser les mesures de tendances centrales et de dispersion.
La seconde étape est l'analyse de données au travers et des méthodes d'analyse bivariées et multivariées. Ces deux premières étapes doivent permettre d'extraire de l'information des bases de données. La dernière étape est la modélisation qui permet de reproduire un phénomène afin de mieux le comprendre pour mieux le prévoir.Cette vidéo présent comment réaliser les mesures de tendances centrales et de dispersion.
[R] Tutorial 28 : Import de données .csv sous R
L'ingénieur de recherche se doit de maîtriser les logiciels SIG et les logiciels de statistiques. C'est l'utilisation en concert de ces deux types de logiciels qui va permettre d'une part de tirer de l'information des données spatiales et A-spatiales, d'effectuer des calculs statistiques, et surtout de modéliser des phénomènes afin de mieux les prévoir.
[R] Tutorial 5 : Import fichier + statistiques descriptives
Voici un petit tutoriel sous R qui traite de l'import de données sous R, de la création de graphique simple et de l'analyse de corrélation linéaire.
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