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Mon laboratoire
FactoMineR
SensoMineR
SFdS agro-industrie

Activités d'enseignement

Je suis responsable de la spécialisation de statistique appliquée (environ 25 étudiants par an).

J'enseigne un module de statistique générale (estimation, tests d'hypothèses, analyse de variance, régression linéiare), un module d'analyse de données sous forme de MOOC, un module de sensométrie.

Tutorials

Tutorial useR! 2015

The tutorial will take place in Aalborg. You can print the slides. If you want to use your laptop, you should install the following packages: FactoMineR, missMDA, VIM, Amelia, norm, mice. You can also download the two datasets.

Livres en anglais

Cornillon, P-A., Guyader, A., Husson, F., Jégou, N., Josse, J., Kloareg, M., Matzner-Lober, E. & Rouvière, L.
(2012). R for Statistics.
Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis.

F. Husson, S. Lê & J. Pagès
(2010) Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R.
Chapman & Hall/CRC Computer Science & Data Analysis. Commander. Données

Livres en français

F. Husson, S. Lê & J. Pagès
(2016) Analyse de données avec R, 2ème édition revue et augmentée.
Presses Universitaires de Rennes 18€. Commander.

P-A. Cornillon, A. Guyader, F. Husson, N. Jégou, J. Josse, M. Kloareg, E. Matzner-Lober, L. Rouvière.
(2012) Statistique avec R, 3ème edition revue et augmentée.
Presses Universitaires de Rennes 15€. (Avant-propos du livre, Sommaire). Commander.

Husson F. et Pagès J.
(20013) Statistiques générales pour utilisateurs. 2 - Exercices et corrigés.
Presses Universitaires de Rennes 20€. (Descriptif du livre, données). Commander.

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

5. Analyse Factorielle Multiple (AFM)

  1. Données - problématiques
  2. Equilibre et ACP globale
  3. Etude des groupes de variables
  4. Compléments (données qualitatives, fréquences, aides à l'interprétation)
  5. L'AFM 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

Cours divers

Cours de statistique générale (niveau L3)

Cours sur les plans d'expériences

Cours de sensométrie (M2)

Cours avancés (niveau M2)

Projets R (2015-16)