Analyse et Modélisation Statistiques avec R

Une interprétation précise des données est l'épine dorsale de la recherche et de la business intelligence, mais maîtriser les outils d'analyse peut être difficile. Ce cours propose une approche claire, étape par étape, pour effectuer des tests statistiques et construire des modèles en utilisant le langage R. Vous progresserez de la compréhension des distributions de données de base à la mise en œuvre de modèles de régression complexes, en acquérant la confiance nécessaire pour choisir le bon test statistique pour n'importe quel ensemble de données. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie statistique de base et l'environnement de programmation R - Appliquer des statistiques descriptives pour résumer et explorer de nouveaux ensembles de données - Effectuer des tests d'hypothèses, y compris les tests t, l'ANOVA et l'analyse de corrélation - Construire et interpréter des modèles de régression linéaire et logistique multiples - Maîtriser les flux de travail de données modernes en utilisant Tidyverse pour une analyse efficace - Pratiquer la résolution de problèmes statistiques grâce à des exemples de code écrits et des exercices Le programme commence par des définitions fondamentales et la configuration de l'environnement, garantissant que vous avez une solide compréhension des bases avant de passer aux statistiques inférentielles et à la modélisation prédictive. Ce cours est conçu pour les débutants et les professionnels des domaines quantitatifs qui découvrent la programmation statistique. Aucune expérience préalable avec R ou des statistiques avancées n'est requise. Commencez dès aujourd'hui à développer votre expertise statistique avec R.