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L’article “Contextualization of archaeological information using augmented photospheres, viewed with head-mounted displays” publié dans Sustainability

Projection de la documentation archéologique dans la photosphère

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L’article “Contextualization of archaeological information using augmented photospheres, viewed with head-mounted displays” par Monna, F.; Navarro, N.; Magail, J.; Guillon, R.; Rolland, T.; Wilczek, J.; Esin, Y.; Chateau, C.  vient d’être publié dans Sustainability. 2019 11, 3894, 1-13.

Les photosphères, ou photos 360°, offrent des possibilités remarquables pour percevoir l’espace, en particulier lorsqu’elles sont vues à travers des casques de réalité virtuelle. Ici, nous proposons de profiter de ce potentiel pour l’archéologie et le patrimoine culturel, en augmentant les photosphères avec la documentation existante (cartes 2D ou modèles 3D). Un lot de scripts pour R et Python est fourni afin de rendre possible et simple l’augmentation de ses propres photosphères. Un prototype d’application pour téléphones Android et casques Daydream, réalisé sur Unity 3D, est également disponible ici.

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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

Le clip “Modélisation 3D par photogrammétrie” pour le Musée d’Anthropologie Préhistorique de Monaco

Mongolievideo_iconVoir le clip ici.

Présentation simplifiée du workflow photogrammétrique. L’exemple choisi est celui des stèles de la culture Okunev qui a pris place durant la seconde moité du 3e millénaire et le début du 2e millénaire avant notre ère, dans le bassin de Minusinsk, situé dans la partie Nord-Est de l’Asie Centrale. Ce travail est effectué dans le cadre d’un projet mené par Jérome Magail, Musée d’anthropologie préhistorique de Monaco.

Morphométrie – M2 AGES

Introduction à la morphométrie géométrique (4h CM + 6h TD)

Introduction

  • Problématique archéologique
  • Plusieurs types de variables
  • Ce qui nous intéresse ici: la forme

Collecter les données

  • Distances, angles, etc…
  • Contours ouverts
  • Contours fermés
  • Points homologues

 Préparation et production des données

  • Bookstein registration
  • Méthodes Procrustes
  • Techniques de régression
  • Méthodes de type Fourier

 Traitement des données (deux techniques parmi d’autres)

  • Analyse en composantes principales, espace morphologique
  • Analyse discriminante

Le matériel

Le cours en ppt (1/2) ; Le cours en ppt (2/2)

Points homologues et monnaies: la feuille de TP ;  Statere.zip

Pour plus d’informations sur l’ACP et la LDA: TD optionnel ACP (1/2) ; TD optionnel LDA (2/2)

Jeu additionnel de données: Monnaies.zip

Les articles sur les haches à talon: JAS2009 ; JAS2013

L’article sur les poteries: JAS 2014

Le jeu de données et la feuille du contrôle continu 2021-2022: CC_morphometrie


Ressources indispensables et liens

Pour les étudiants n’ayant pas de formations préalables en statistiques et/ou sur R, il est indispensable de lire attentivement ces deux documents avant la première séance de TP:

R pour les statophobes par Denis Poinsot (lien ou pdf).
Statistiques pour les statophobes par Denis Poinsot (lien ou pdf).

Dès la première séance de TP, les logiciels R et RStudio devront être 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 (pour les novices).

Comment installer R et RStudio!

Les packages shapes, geomorph et Morpho devront être installés (tuto ici en cas de problèmes).


Ressources utiles et liens

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).

Le logiciel MorphoJ: ici


Bibliographie générale

Morphometrics with R, Julien Claude, Relié: 318 p, Editeur: Springer, Langue: Anglais.

Un excellent livre qui a servi à l’élaboration de ce cours. Un ouvrage a recommander. Nécessite quelques connaissances de base en mathématiques et statistiques.

Morphometrics for Nonmorphometricians, Elewa, Ashraf M.T. et al., Relié, 367 pp, Editeur : Springer, Langue: Anglais.

Un bon livre d’introduction à la morphométrie. Attention l’aspect mathématique n’est que peu exposé. Des exemples archéologiques sont présentés.

An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R, Everitt, Brian, Hothorn, Torsten, Relié: 274 pp, Editeur: Springer, Langue: Anglais.

Un très bon livre sur les statistiques multivariées et leur mise en place sur le logiciel R. Un ouvrage (presque) indispensable.