Trouvé sur openlibrary.orgTitre : Le Logiciel R 🤔Sous-titre : Maîtriser le langage Effectuer des analyses statistiquesAvis et éléments d'analyse sur cette oeuvre Un moment, je consulte mes notes. 
Appréciation et décryptage de cette œuvre littéraireVoici l'essentiel du livre Le logiciel R de 👤 Pierre Lafaye de Micheaux : Objectif Principal: Fournir une introduction complète et accessible au logiciel statistique R, en partant des bases et en allant vers des applications plus avancées. Public Cible: Étudiants en statistique, data science et disciplines connexes. Chercheurs et professionnels souhaitant utiliser R pour l'analyse de données. Toute personne désirant apprendre R pour la statistique et la visualisation de données. Points Forts: Clarté et Pédagogie: L'explication des concepts est claire, progressive et illustrée d'exemples concrets. Couverture Complète: Le livre couvre les aspects essentiels de R, de l'installation à la programmation, en passant par l'🔍 analyse de données et la création de graphiques. Applications Pratiques: De nombreux exemples d'applications permettent aux lecteurs de comprendre comment utiliser R dans des situations réelles. Exercices: Des exercices corrigés à la fin de chaque chapitre permettent de tester et de consolider les connaissances acquises. Actualisation: Le livre est régulièrement mis à jour pour refléter les évolutions du logiciel R et des packages populaires. Contenu Typique (peut varier selon les éditions): Introduction à R: Installation, interface, aide en ligne, bases du langage. Types de Données: Vecteurs, matrices, listes, data frames. Programmation: Fonctions, boucles, conditions. Manipulation de Données: Importation, nettoyage, transformation, fusion de données. Statistiques Descriptives: Calcul de statistiques, tableaux de fréquences. Tests Statistiques: Tests d'hypothèses, 🔍 analyse de variance, régression linéaire. Visualisation de Données: Création de graphiques avec les packages `graphics` et `ggplot2`. Modèles Linéaires et Non-Linéaires: Régression linéaire multiple, régression logistique, modèles non-linéaires. Packages Populaires: Introduction à l'utilisation de packages populaires pour des tâches spécifiques (ex: `dplyr`, `tidyr`, `caret`). En résumé, le livre Le logiciel R de 👤 Pierre Lafaye de Micheaux est une ressource précieuse pour quiconque souhaite apprendre à utiliser R de manière efficace et autonome pour l'🔍 analyse statistique et la visualisation de données. Il est souvent considéré comme une référence en langue française. Analyse éditoriale élaborée et relue par un éditeur ViaOuest!, révision Déc.2025
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