Introduction
Premiers pas avec R
Premiers calculs avec R
Les séries de données : les vecteurs
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Introduction sur les vecteurs (15:45)
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Opérations sur les vecteurs (9:02)
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Travailler sur les caractéristiques d'un vecteur (8:04)
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Distribution d'un vecteur : Théorie (15:54)
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Distribution d'un vecteur : démonstration (19:06)
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TP : Description de vecteur (8:02)
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Exemple concret de l'utilité d'inspecter la distribution d'un vecteur (13:12)
Charger et manipuler ses données sur R
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Préparation pour la suite du cours (2:16)
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Préparer son fichier excel (5:24)
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Convertir son fichier excel en csv (4:51)
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Importer son fichier sous R (7:22)
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Erreurs d'importation dans R, comment on fait ? (4:29)
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Structure d'un tableau de données sous R (6:02)
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L'opérateur magique : le pipe (5:05)
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Filter : sélectionner des lignes par condition(s) (6:52)
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Select : sélectionner des colonnes (5:07)
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Arrange : trier par valeur (4:51)
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Mutate : Créer des nouvelles colonnes avec des valeurs calculées (12:30)
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Summarise : calculer des statistiques par groupe (11:50)
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Conversion format large/format long : gather() and spread() (5:18)
Faire de beaux graphiques
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Introduction à ggplot2 (6:57)
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Mapping et aesthetics (5:47)
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Facets (6:36)
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Fonctions geom : style de graphique (7:54)
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Fonctions stats : transformer les données avant de faire un graphique (9:03)
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Les fonctions position : contrôle de l'agencement du graphique (9:24)
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Fonctions de coordonnées : modifier les axes (9:51)
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Faire un Pie chart (diagramme en camembert) avec geom_bar et coord_polar (7:25)
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La grammaire des graphiques, un système de couches (2:33)
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Enregistrer ses graphiques (11:23)
Analyses statistiques avec R : tests d'hypothèses et comparaison de moyennes
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Présentation de la partie (9:38)
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Comment choisir le test à effectuer ?
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Un mot sur les tests non paramétriques (3:34)
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Introduction : les tests d'hypothèse (10:52)
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le Chi² : théorie (21:38)
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Chi² : pratique (28:41)
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Chi² : TP
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Test de Student : théorie (11:30)
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Test de Student : pratique (24:56)
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L'ANOVA : Théorie (21:54)
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L'ANOVA : Pratique (11:27)
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Comparaison de moyennes : de beaux graphiques (15:12)
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ANOVA 2 ways (2 facteurs) (15:36)
Modélisation : corrélation, régression, et ANCOVA
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Covariance et Corrélation : Théorie (12:36)
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Régression linéaire : Théorie (10:30)
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Calculer la covariance et la corrélation (7:04)
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Régression linéaire : "fitter" un modèle (10:15)
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Régression linéaire : faire des prédictions avec des nouvelles données (7:43)
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L'ANOVA est un modèle linéaire (10:29)
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L'ANCOVA (analyse de covariance) : un mélange d'ANOVA et de régression linéaire (11:48)
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