Éditeur : Bogdan Anastasiei

Prix : 29 $

Durée du cours :

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Langue du cours : Anglais

La description

Si vous souhaitez apprendre à réaliser de véritables analyses statistiques avancées dans le programme R, vous êtes au bon endroit.

Désormais, vous n’avez plus besoin de parcourir le Web sans fin pour trouver comment faire une analyse de covariance ou une analyse mixte de variance, comment exécuter une régression logistique binomiale, comment effectuer une mise à l’échelle multidimensionnelle ou une analyse factorielle. Tout est là, dans ce cours, expliqué visuellement, étape par étape.

Alors, qu’est-ce qui est couvert dans ce cours?

Tout d’abord, nous allons étudier d’autres techniques pour évaluer les différences moyennes. Si vous avez suivi le cours intermédiaire – que je vous recommande vivement – vous avez appris les tests t et l’analyse de variance inter-sujets. Nous allons maintenant passer au niveau suivant et aborder l’analyse de la covariance, l’analyse intra-sujets de la variance et l’analyse mixte de la variance.

Ensuite, dans la section sur les techniques prédictives, nous aborderons la régression logistique, qui est utilisée lorsque la variable dépendante n’est pas continue – en d’autres termes, elle est catégorielle. Nous allons étudier trois types de régression logistique: binomiale, ordinale et multinomiale.

Ensuite, nous allons traiter des techniques de regroupement. Vous découvrirez ici, en détail, comment effectuer la mise à l’échelle multidimensionnelle, l’analyse en composantes principales et l’analyse factorielle, l’analyse des correspondances simples et multiples, l’analyse des clusters (à la fois k-moyennes et hiérarchiques), le simple et le multiple Analyse discriminante.

Ainsi, après avoir terminé ce cours, vous serez un véritable expert en analyse statistique avec R – vous connaîtrez de nombreuses techniques d’analyse sophistiquées et de pointe qui vous permettront de scruter en profondeur vos données et de tirer le meilleur parti de il. Alors n’attendez plus, inscrivez-vous dès aujourd’hui!