Higher Education and Research in Agronomy

Packages

Module : Statistique générale [SG]


SG1 : Description d'une série de valeurs

SG1 : Description d'une série de valeurs

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SG2 : Estimation

SG2 : Estimation

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SG3.1 : Comparaison de deux moyennes

SG3.1 : Comparaison de deux moyennes

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SG3.2 : Comparaison de deux variances

SG3.2 : Comparaison de deux variances

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SG4.1 : Analyse de variance à 1 facteur

SG4.1 : Analyse de variance à 1 facteur

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SG4.2 : Analyse de variance à 2 facteurs

SG4.2 : Analyse de variance à 2 facteurs

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SG5.1 : Liaison entre deux variables quantitatives

SG5.1 : Liaison entre deux variables quantitatives

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SG5.2 : Régression simple

SG5.2 : Régression simple

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MLAD1 : Régression multiple

MLAD1 : Régression multiple

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MLAD2 : Analyse de variance à deux facteurs avec répétitions

MLAD2 : Analyse de variance à deux facteurs avec répétitions

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MLAD3 : Plans d'expériences

MLAD3 : Plans d'expériences

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MLAD4 : Analyse en Composantes Principales (ACP)

MLAD4 : Analyse en Composantes Principales (ACP)

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Vidéos sur le module d'analyse de données

Cet ensemble de vidéos propose un cours d'analyse de données (les liens en bleu correspondent à des cours, les liens en marron à des mise en oeuvre sur ordinateur).

1. Analyse en composantes principales (ACP) 

  1. Données - problématiques
  2. Etude des individus et des variables 
  3. Aides à l'interprétation 
  4. L'ACP avec FactoMineR 
  5.  Graphes interactifs avec Factoshiny 
  6. Gestion des données manquantes en ACP

2. Analyse des correspondances (AFC) 

  1. Données - problématique et modèle d'indépendance 
  2. Visualisation des nuages de lignes et de colonnes 
  3. Inertie et pourcetnage d'inertie 
  4. Représentation simultanée 
  5. Aides à l'interprétation 
  6. L'AFC avec FactoMineR 
  7. Etude de cas : analyse textuelle 

 

 

3. Analyse des correspondances multiples (ACM) 

  1. Données - problématiques
  2. Etude des individus
  3. Etude des modalités
  4. Aides à l'interprétation
  5. ACM avec FactoMineR
  6. Gestion des données manquantes en ACM

4. Classification 

  1. Classification ascendante hiérarchique
  2. Exemple et choix du nombre de classes
  3. Méthode de partitionnement et complémentarité avec la CAH
  4. Caractérisation des classes d'individus
  5. Classification avec FactoMineR
  6. Caractérisation des classes avec FactoMineR

Pour conclure

Vidéos sur le module de sensométrie

Cet ensemble de vidéos propose un cours de sensométrie.

1. Introduction

  1. Introduction à la sensométrie
  2. Plans d'expériences en analyse sensorielle
  3. Installation de R et SensoMineR
  4. Importation de données
  5. Plans d'expériences avec SensoMineR

2. Caractérisation de produits

  1. Présentation du jeu de données chocolat
  2. Modèle d'analyse de variance en sensométrie
  3. Caractérisation de produits
  4. Mise en oeuvre avec SensoMineR

3. Evaluation de la performance d'un jury

  1. Cours
  2. Mise en oeuvre avec SensoMineR

4. Construction d'un espace produits

  1. Cours
  2. Mise en oeuvre avec SensoMineR

5. Cartographie des préférences

  1. Cours
  2. Mise en oeuvre avec SensoMineR

6. Analyser des données de catégorisation

  1. Cours
  2. Mise en oeuvre avec SensoMineR

Vidéos de quelques tutoriels sur R

Vous trouverez ici des vidéos pour mettre en oeuvre différentes méthodes statistiques grâce au logiciel R.

Installer un package L'analyse en composante principales
Importer des données L'analyse des correspondances (AFC)
Obtenir des statistiques descriptives L'analyse des correspondances Multiples (ACM)
Construire des graphes simplesL'analyse factorielle multiple (AFM)
Calcul de quantiles et de probabilités critiquesLa classification
Tests et comparaison de moyennesFactoshiny
L'analyse de varianceDonnées manquantes en ACP
La régression linéaire simple Données manquantes en ACM