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Statistiques – L3 ST (10h CM – 15h TP)


Rappels

Les bases

  • Philosophie
  • Quelques définitions
  • Présentation des données
  • Paramètres d’une distribution

Statistiques inférentielles

  • Pourquoi utiliser des statistiques inférentielles?
  • Hypothèses
  • Décision et erreurs
  • Paramétriques ou non paramétriques?
  • Quelques tests parmi les plus courants

Comparaison de k groupes

Analyse de variance à 1 facteur

  • Principe
  • Formalisation
  • Conditions d’application
  • Tests a posteriori

Alternatives non-paramétriques

  • Le test de Kruskal-Wallis
  • Autres

Analyse spatiale avec R – une rapide introduction 

Rappels de statistiques

  • Le test de Kolmogorov-Smirnov
  • La loi de Poisson

Analyse spatiale des motifs (point pattern analysis)

  • Distribution spatiale: le but
  • Analyse des quadrats
  • Analyse du plus proche voisin
  • La fonction G
  • La fonction F
  • Le K de Ripley
  • Représentation par densité kernel

Auto-corrélation spatiale

  • Le principe
  • Un exemple temporel
  • Auto-corrélation spatiale
  • L’indice de Moran
  • Test et graphe de l’indice de Moran

Interpolation

  • Le principe
  • Diagramme de Voronoï
  • IDW: Inverse distance weighted interpolation

Le matériel

CM ANOVAun examplefichiers et correction

CM Kruskal-Wallisun exemplecorrection

CM Statistiques spatiales

TD/TP1 – Apprentissage de R, les données: haches-pour-R.txt; voir aussi ici

TD/TP2 – Tests paramétriques et non-paramétriques –

TD/TP3 – Tests (suite) et régression linéaire, les données : bresilL3

TD/TP4-5 – Analyse spatiale, Les données : PNRM.zip


Ressources et liens

Dès la première séance de TP, les logiciels R et RStudio seront installés (dans cet ordre) sur vos machines personnelles. La vidéo ci-dessous décrit brièvement les principales étapes de l’installation (en cas de besoin), mais aussi l’interface de RStudio .


Des packages pourront être installés (tuto ici en cas de problèmes).

Le logiciel R
Le logiciel RStudio

R pour les statophobes par Denis Poinsot (lien ou pdf).
Statistiques pour les statophobes par Denis Poinsot (lien ou pdf).
Aide-mémoire de statistiques appliquées à la biologie (lien ou pdf)

Statistiques avec R.Un site très bien fait sur l’utilisation de R, illustré par de nombreux exemples (ici).

Un site incontournable pour l’analyse spatiale et R: rspatial

Un excellent livre en pdf sur le net: Analyse spatiale sous R de Nicolas Casajus. ou ici en pdf si le lien ne fonctionne pas.


Bibliographie générale

Voici une liste non exhaustive de bons livres pour maîtriser le logiciel R:

Statistiques avec R, Pierre-André Cornillon, Relié: 276 pages,  Editeur : Presses Universitaires de Rennes,  Langue : Français

Analyse de données avec R, François Husson, Sébastien Lê et Jérôme Pagès, Relié: 226 pages,  Editeur : Presses Universitaires de Rennes,  Langue : Français

Régression avec R, Pierre-André Cornillon et  Eric Matzner-LoberRelié: 242 pages,  Editeur : Springer, Paris,  Langue : Français

Statistical data analysis explained. Applied Environmental Statistics with R., Clemens Reimann, Peter Fitzmoser, Robert Garrett, Rudolf DutterRelié: 362 pages,  Editeur : Wiley,  Langue : Anglais

Data Analysis and Graphics Using R: An Example-based Approach., John Maindonald and John BraunRelié: 525 pages,  Editeur : Cambridge,  Langue : Anglais.

Bibliographie spécialisée

Statistics and data analysis in Geology, John C. Davis638 pages,  Editeur : J. Wiley, Langue : Anglais

Très bon livre comme le Swan et Sandilands, excepté que celui là est disponible. Plutôt cher (aux alentours de 150$), il constitue néanmoins un bon investissement pour l’avenir.

Applied Spatial data analysis, Edzer J. Pebesma et Roger S. Bivand. Relié: 405 p. Editeur: Springer, Langue : Anglais.

La référence concernant l’analyse spatiale avec R!

Séries temporelles avec R, Aragon, Yves. Relié. Editeur: Springer, Langue : Français.

Très bon livre pour débuter avec les séries temporelles sur R.

statsspat

lien