Analyse de données environnementales : basic methods in statistics
Une formation en statistiques a été organisée par le CIRAD dans les locaux de l'IER à Gao (Mali) les 3-11 juillet 2004. 11 chercheurs de l'IER de Gao ont suivi à la formation. Les objectifs généraux de la formation étaient les suivants: - Savoir quelle analyse faire et quel dispositif de mesures mettre en place en fonction d'une question scientifique donnée; - Être indépendant pour réaliser les analyses statistiques les plus courantes; - Analyser ensemble quelques jeux de données. Plus spécifiquement les participants devaient être capables de: - planifier l'acquisition des données; - structurer les données; - faire une analyse de variance à un facteur; - faire une régression linéaire; - Savoir quand appliquer le modèle linéaire: pour répondre à quelles questions, en respectant quelles hypothèses; - faire une ACP et une AFC; - Savoir quand appliquer les principales méthodes d'analyse multivariée: classifications automatiques, analyse de deux tableaux; - se servir du logiciel R avec l'interface "R commander". Chaque cours est accompagné d'exemples et se prolonge par un TD. Les cours magistraux et organisation du cours sont donnés dans ce document.
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | monograph biblioteca |
| Language: | fre |
| Published: |
CIRAD-Forêt
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| Subjects: | U10 - Informatique, mathématiques et statistiques, |
| Online Access: | http://agritrop.cirad.fr/540069/ |
| Tags: |
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| Summary: | Une formation en statistiques a été organisée par le CIRAD dans les locaux de l'IER à Gao (Mali) les 3-11 juillet 2004. 11 chercheurs de l'IER de Gao ont suivi à la formation. Les objectifs généraux de la formation étaient les suivants: - Savoir quelle analyse faire et quel dispositif de mesures mettre en place en fonction d'une question scientifique donnée; - Être indépendant pour réaliser les analyses statistiques les plus courantes; - Analyser ensemble quelques jeux de données. Plus spécifiquement les participants devaient être capables de: - planifier l'acquisition des données; - structurer les données; - faire une analyse de variance à un facteur; - faire une régression linéaire; - Savoir quand appliquer le modèle linéaire: pour répondre à quelles questions, en respectant quelles hypothèses; - faire une ACP et une AFC; - Savoir quand appliquer les principales méthodes d'analyse multivariée: classifications automatiques, analyse de deux tableaux; - se servir du logiciel R avec l'interface "R commander". Chaque cours est accompagné d'exemples et se prolonge par un TD. Les cours magistraux et organisation du cours sont donnés dans ce document. |
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