Présentation

Ce tutoriel présente une introduction au logiciel R. On pourra trouver :

Il est recommandé d’utiliser mozilla firefox pour lire le tutoriel.

Les thèmes suivants sont abordés :

  • Présentation du logiciel, environnement Rstudio, reporting avec Rmarkdown
  • Objets R
  • Manipulation des données (essentiellement avec dplyr)
  • Visualisation de données (représentations standards et avec ggplot2)
  • Cartes dynamiques avec leaflet
  • Régression : ajustement de modèles, formules, prévisions…
  • Introduction au problème de l’estimation : lois de probabilités, notions d’estimateurs, performance d’estimateurs, intervalles de confiance.

On pourra trouver des supports de cours ainsi que les données utilisées à l’adresse suivante https://lrouviere.github.io/intro_R/. Des compléments sur les outils du tidyverse pourront être consultés dans le très complet document de Barnier (2020) ainsi que les ouvrages de Wickham and Grolemund (2017) et de Cornillon et al. (2018).

Références

Barnier, J. 2020. Introduction à R et Au Tidyverse. https://juba.github.io/tidyverse/index.html.

Cornillon, P. A., A. Guyader, F. Husson, N. Jégou, J. Josse, N. Klutchnikoff, E. Le Pennec, E. Matzner-Løber, L. Rouvière, and B. Thieurmel. 2018. R Pour La Statistique et La Science Des Données. PUR. https://r-stat-sc-donnees.github.io.

Wickham, A., and G. Grolemund. 2017. R for Data Science. O’Reilly. https://r4ds.had.co.nz.