Boutique - Datanovia https://www.datanovia.com/en/fr/shop-2/ Exploration de Données et Statistiques pour l'Aide à la Décision Wed, 11 Sep 2024 20:57:39 +0000 fr-FR hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.8.2 Pratique des Statistiques dans R pour Comparaison de Groupes : Variables Numériques https://www.datanovia.com/en/fr/produit/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques/#comments Sat, 07 Dec 2019 20:44:48 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=11036 (C'est un ebook)

Ce livre de statistiques R fournit un solide guide pratique, étape par étape, d'analyses statistiques pour comparer les moyennes de groupes à l'aide du logiciel R. Il est conçu pour vous permettre d'effectuer les tests statistiques dans R le plus rapidement possible. Le livre se concentre sur la mise en œuvre et la compréhension des méthodes, sans avoir à lutter à travers des pages de démonstrations mathématiques.

Vous serez guidé à travers les étapes de synthèse et de visualisation des données, de vérification des hypothèses et de réalisation de tests statistiques en R, d'interprétation et de reporting des résultats.

Les principales parties du livre comprennent : PARTIE I. Tests statistiques et hypothèses pour la comparaison des moyennes des groupes ; PARTIE II. Comparaison de deux moyennes (test t, test de Wilcoxon, test des signes) ; PARTIE III. Comparaison de plusieurs moyennes (ANOVA - Analyse de variance pour mesures indépendantes, ANOVA pour mesures répétées, ANOVA mixte, ANCOVA et MANOVA, test de Kruskal-Wallis et test de Friedman).

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]]> https://www.datanovia.com/en/fr/produit/pratiques-des-statistiques-dans-r-pour-comparaison-de-groupes-variables-numeriques/feed/ 2 Concordance Inter-Juges: L’Essentiel – Guide Pratique Dans R https://www.datanovia.com/en/fr/produit/concordance-inter-juges-lessentiel-guide-pratique-dans-r/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/concordance-inter-juges-lessentiel-guide-pratique-dans-r/#respond Tue, 12 Nov 2019 00:34:27 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=10373 Cet ebook présente l'essentiel de l'analyse de concordance inter-juges dans R.

Caractéristiques principales

  • Couvre les mesures statistiques les plus courantes pour les analyses de concordance inter-évaluateurs. Ceux-ci incluent: le kappa de Cohen, le kappa pondéré, le kappa de Light, le kappa de Fleiss, le coefficient de corrélation intra-class et le graphique de concordance.
  • Les hypothèses clés sont présentées
  • Chapitres courts et complets avec des exemples pratiques.
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]]> https://www.datanovia.com/en/fr/produit/concordance-inter-juges-lessentiel-guide-pratique-dans-r/feed/ 0 GGPLOT2 – L’Essentiel pour une Visualisation Magnifique des Données dans R https://www.datanovia.com/en/fr/produit/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r/#comments Sun, 17 Nov 2019 12:35:55 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=10438 Ce livre présente l'essentiel de ggplot2 pour créer facilement de beaux graphiques en R.

Caractéristiques clés :

  • Couvre les fonctions graphiques les plus importantes
  • Chapitres courts et complets avec des exemples pratiques.
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]]> https://www.datanovia.com/en/fr/produit/ggplot2-lessentiel-pour-une-visualisation-magnifique-des-donnees-dans-r/feed/ 1 Machine Learning Essentials: Practical Guide in R https://www.datanovia.com/en/fr/produit/machine-learning-essentials-practical-guide-in-r/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/machine-learning-essentials-practical-guide-in-r/#comments Sat, 22 Sep 2018 09:16:59 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=7189 Discovering knowledge from big multivariate data, recorded every days, requires specialized machine learning techniques. This book presents an easy to use practical guide in R to compute the most popular machine learning methods for exploring data sets, as well as, for building predictive models.

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]]> https://www.datanovia.com/en/fr/produit/r-graphics-essentials-for-great-data-visualization/feed/ 20 Practical Guide To Principal Component Methods in R https://www.datanovia.com/en/fr/produit/practical-guide-to-principal-component-methods-in-r/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/practical-guide-to-principal-component-methods-in-r/#comments Fri, 21 Sep 2018 20:15:37 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=7178 This book provides a solid practical guidance to summarize, visualize and interpret the most important information in a large multivariate data sets, using principal component methods in R.

You will learn:

  • Principal Component Analysis (PCA) for summarizing a large dataset of continuous variables
  • Simple Correspondence Analysis (CA) for large contingency tables formed by two categorical variables
  • Multiple Correspondence Analysis (MCA) for a data set with more than 2 categorical variables
  • Methods for analyzing a data set containing a mix of variables (continuous and categorical) structured or not into groups: Factor Analysis of Mixed Data (FAMD) and Multiple Factor Analysis (MFA).
  • Hierarchical Clustering on Principal Components (HCPC), which is useful for performing clustering with a data set containing only categorical variables or with a mixed data of categorical and continuous variables
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]]> https://www.datanovia.com/en/fr/produit/practical-guide-to-principal-component-methods-in-r/feed/ 32 Practical Guide to Cluster Analysis in R https://www.datanovia.com/en/fr/produit/practical-guide-to-cluster-analysis-in-r/ https://www.datanovia.com/en/fr/produit/practical-guide-to-cluster-analysis-in-r/#comments Sat, 15 Sep 2018 17:44:36 +0000 https://www.datanovia.com/en/?post_type=product&p=7164 This book provides practical guide to cluster analysis, elegant visualization and interpretation. It covers 1) dissimilarity measures; 2) partitioning clustering methods (K-means, K-Medoids and CLARA algorithms); 3) hierarchical clustering method; 4) clustering validation and evaluation strategies; 5) advanced clustering methods, including: Hierarchical k-means clustering, Fuzzy clustering, Model-based clustering and Density-based clustering.

 

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