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Le contenu de ce livre correspond à l'enseignement d'analyse de données proposé à l'ensemble des étudiants d'Agrocampus. Il a été conçu pour des étudiants qui ne se destinent pas aux métiers de la statistique mais qui auront à traiter des données dans le cadre de leurs stages d'abord de leurs emplois ensuite. Concrètement, le niveau d'une licence scientifique est tout à fait suffisant pour s'approprier tous les concepts introduits. Sur le plan informatique, une initiation au langage R est suffisante, au moins pour commencer. Pour chaque méthode, la démarche adoptée est la même. Un exemple permet d'introduire la problématique et concrétise presque pas à pas les éléments théoriques. Cet exposé est suivi de plusieurs exemples traités de façon détaillée pour illustrer l'apport de la méthode dans les applications. Tout le long du texte, chaque résultat est accompagné de la commande R qui permet de l'obtenir. Toutes ces commandes sont accessibles à partir du logiciel libre FactoMineR. Ainsi, avec cet ouvrage, le lecteur dispose d'un équipement complet (bases théoriques, exemples, logiciels) pour analyser des données multidimensionnelles.

R (Computer program language) --- Mathematical statistics --- R (Langage de programmation) --- Statistique mathématique --- Data processing --- Informatique --- Statistique mathématique --- Analyse des données --- R (langage de programmation)

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"Foreword This book is the English adaptation of the second edition of the book "Statistiques avec R" which was published in 2008 and was a great success in the French-speaking world. In this version, a number of worked examples have been supplemented and new examples have been added. We hope that readers will enjoy using this book for reference when working with R. This book is aimed at statisticians in the widest sense, that is to say, all those working with datasets: science students, biologists, economists, etc. All statistical studies depend on vast quantities of information, and computerised tools are therefore becoming more and more essential. There are currently a wide variety of software packages which meet these requirements. Here we have opted for R, which has the triple advantage of being free, comprehensive, and its use is booming. However, no prior experience of the software is required. This work aims to be accessible and useful both for novices and experts alike. This book is organised into two main sections: the rst part focuses on the R software and the way it works, and the second on the implementation of traditional statistical methods with R. In order to render them as independent as possible, a brief chapter o ers extra help getting started (chapter 5, a Quick Start with R) and acts as a transition: it will help those readers who are more interested in statistics than in software to be operational more quickly"--

R (Computer program language) --- Mathematical statistics --- R (Langage de programmation) --- Statistique mathématique --- Data processing. --- Informatique

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Mathematical statistics --- Probabilities --- R (Computer program language) --- Statistique mathématique --- Probabilités --- R (Langage de programmation) --- Statistique mathématique --- Probabilités

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Nonparametric statistics --- R (Computer program language) --- R (Langage de programmation) --- Nonparametric statistics. --- R (Computer program language). --- Mathematical statistics

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SAS (Computer program language) --- R (Computer program language) --- SAS (Langage de programmation) --- R (Langage de programmation) --- SAS (Computer file)