Introduction à R
Installation et spécificités de R
Les données avec R, liens avec Excel et SAS
La programmation sous R
Distributions de probabilités
Générer des nombres aléatoires
Calcul de probabilité et combinatoire
Distributions discrètes
Distributions continues
Densités
Fonctions de répartitions
Quantiles
Statistique descriptive univariée
Statistiques de base
Graphiques : diagrammes circulaires, diagramme en bâtons, histogramme, box-plot, Q-Q plot…
Statistique inférentielle
Estimation paramétrique par la méthode des moments et par la méthode du maximum de vraisemblance
Estimation paramétrique par intervalle de confiance
Estimation non paramétrique de la distribution perte
Tests paramétriques de Student
Tests d’adéquation de Chi-Deux, de Kolmogorov-Smirnov…
Statistique multivariée
Analyse en composante principale (ACP)
Analyse factorielle des correspondances (AFC)
Analyse des correspondances multiples (ACM)
Typologie et classification
Régression linéaire multiple
Analyse de la variance (ANOVA)
Modèles linéaires généralisés (GLM) : régression logistique, régression de Poisson…
Modèles de régression non linéaire : modèles additifs généralisés (GAM)
Simulations
Rééchantillonnage (Bootstrap)
Simulation Monte-Carlo