CEF-Formation - Introduction à R

Responsable de la formation: Marc Mazerolle

Description

Cette formation est destinée à tous les étudiants débutant leur projet de maîtrise ou de doctorat, ou à ceux qui sont prêts à entamer l'analyse des données. Vous apprendrez les rudiments du logiciel R avec plusieurs exemples d'applications d'analyses et de manipulations rencontrées en biologie et écologie.

Contenu

R langage orienté-objet

  • Les différents types d'objet (vecteur, matrice, liste, jeu de données).
  • Création d'objets.
  • Coercion en différents types d'objet.

Manipulations de base

  • Importation/exportation de jeux de données.
  • Tri, sélection de sous-ensemble avec tests logiques.
  • Opérateurs de base, calcul matriciel, différentiel.

Possibilités graphiques

  • Graphiques de base (plot( ), boxplot( ), barplot( ), hist( )).
  • Modification des attributs de graphiques (échelle, étiquettes, titres, ajouts de symboles grecs, en gras, en italiques).
  • Ajout de points ou lignes à un graphique existant (points( ), lines( )).
  • Ajout de légendes et positionnement.
  • Identification de points sur graphique.
  • Exportation en jpeg, pdf, eps.

Création de fonction

  • Comment créer ses propres fonctions pour effectuer des manipulations ou tâches récurrentes.

Utilisation de boucles

  • Comment utiliser les boucles pour effectuer des manipulations/calculs.

Analyses statistiques

  • Réalisation de plusieurs analyses standard (GLM's)
  • Extraction d'éléments de l'output (résidus, valeurs prédites, estimés, SE)
  • Utilisation d'outils permettant de diagnostiquer problèmes

Banques de fonctions (packages)

  • Quelques packages pratiques
  • Applications plus spécifiques

Prochaines formations

25 novembre 2014
CEF-FORMATION - Introduction à R
Formation offerte à distance sous formule de webinaire
Heure: 9h00 - 17h00
Marc Mazerolle, professionnel de recherche en statistiques, offrira un atelier d'introduction au langage et logiciel R à tous les membres du Centre d'étude de la forêt. Cette formation sous forme de webinaire permettra à quiconque d'assister et de participer à la formation en direct à partir de son propre ordinateur. Vous devez vous inscrire à l'avance afin d'obtenir un identifiant pour vous brancher au site le jour de la formation. Pour vous inscrire ou pour plus d'information, contacter Marc Mazerolle.

Détails importants

Les participants suivront la formation à partir de leur propre ordinateur dans une formule webinaire. Pour assister à la formation, un ordinateur récent (< 4 ans) est nécessaire fonctionnant sous les systèmes d'opération Windows, Mac, ou Linux ainsi qu'une connexion internet filaire (pas wifi). Chaque participant recevra un identifiant afin de se brancher au site web et à la plate-forme VIA. Cette plate-forme permet d'utiliser votre fureteur internet (Internet Explorer, Firefox) et le plug-in Flash Player afin d'assister au webinaire.

Afin d'assurer une bonne qualité sonore lors de la formation, nous recommandons très fortement aux participants l'usage d'un casque d'écoute muni d'un microphone intégré. Pour tout problème de configuration, les participants devront contacter le support technique VIA -- aucun support technique ne sera fourni par le formateur le jour de la formation. Vous trouverez ci-joint les grandes lignes de la plate-forme VIA ainsi que les exigences matérielles: VIA_formation 

Les participants sont encouragés à télécharger, avant la formation, R version 3.1.2  et l'éditeur RStudio . À noter que ce dernier fonctionne sur toutes les plates-formes (Windows, Mac et Linux).

Fichiers à télécharger pour la formation Introduction à R

Fichiers de données et scripts:
Archive contenant tous les jeux de données ainsi que le code intégral de la formation: IntroR.zip .
Présentation de la partie I: R_primer_part_I 
Présentation de la partie II: R_primer_part_II 

Exercices:
Exercices de la partie I: Exercice_I_IntroR.doc 
Exercices de la partie II: Exercice_II_IntroR.doc 
Solutions des exercices: Solutions.zip 

Formations passées

6 novembre 2013
Webinaire avec participants de UQAM, U. de Montréal, UQTR, et UQAT

28 mars 2013
Webinaire avec participants de UQAM, UQAC et U. de Moncton

6 février 2013
Webinaire avec participants de McGill, UQAM, UQAC et U. Laval

28 novembre 2012
Webinaire avec participants de l'UQAT, UQAM, UQAC et U. Laval

25 mai 2012
Webinaire avec participants de l'UQAT, UQAM, UQAC et U. Laval

1 décembre 2011
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

30 novembre 2011
Concordia University
Montréal, QC

2 - 3 décembre 2010
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

17 - 18 novembre 2010
Université Laval, Québec
Québec, QC

23 février 2010
McGill University
Ste-Anne de Bellevue, QC

24 novembre 2009
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

5 février 2009
Université Laval
Québec, QC

11 - 12 décembre 2008
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

31 janvier 2008
Université Laval
Québec, QC

29 novembre 2007
Université du Québec à Montréal
Montréal, QC

Autres formations offertes par Marc Mazerolle

Analyses d'occupation de sites (PRESENCE)

Introduction aux modèles mixtes linéaires

********************************************************** ***************** Colloque du CEF ************************ **********************************************************

1 et 2 mai 2017
Coeur des sciences de l'UQAM

********************************************************** ***************** Mycorhizes 2017 **************************** **********************************************************

10-11 mai | Université Laval

********************************************************** ***************** R à Québec **************************** **********************************************************

25-26 mai | Université Laval

********************************************************** ***************** Formation CEF **************************** **********************************************************

CEF-Formation

Introduction à GGPlot2 
13 avril 2017 à l'UQAM | 20 avril 2017 à l'UQAT

********************************************************** ***************** Cours du CEF **************************** **********************************************************

Cours du CEF

Analyse des pistes et modélisation par équations structurelles pour écologistes 
1–5 mai 2017 | Université de Sherbrooke
Path analysis and structural equation modelling for ecologists 
May 1–5 2017 | Université de Sherbrooke
8e Semaine de Dendroécologie de la FERLD 
16–21 mai 2017 | FERLD
Cours d'été: Terrain avancé en environnement (GÉO 6041) 
Cours aux cycles supérieurs de 3 crédits offert par François Girard, du 2 au 7 juillet 2017 à la Forêt Montmorency non loin de Québec.
Cours d’été en statistiques bayésiennes – Summer school in Bayesian statistics 
École d’été en statistiques bayésiennes. Maximum de 20 participants.
14 au 18 août | Orford Musique (à 30 minutes de Sherbrooke)
Aménagement des écosystèmes forestiers (ENV7010) 
14 au 25 août 2017, FERLD, Abitibi
Cours sur la complexité 
24-29 septembre 2017, Toscane, Italie

********************************************************** ***************** Maudite pub - Budworm ****************** **********************************************************

********************************************************** ***************** Maudite pub - Colibri **************************** **********************************************************

********************************************************** ***************** Maudite pub - NewForest **************************** **********************************************************

********************************************************** ********** Maudite pub 6 - Au coeur de l'arbre *********** **********************************************************

...Une exposition
virtuelle sur l'arbre!

********************************************************** ***************** Boîte à trucs *************** **********************************************************

CEF-Référence
La référence vedette !

Jérémie Alluard (2016) Les statistiques au moments de la rédaction 

  • Ce document a pour but de guider les étudiants à intégrer de manière appropriée une analyse statistique dans leur rapport de recherche.

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