Structure du texte

1. Prise en main : tout ce qu'il faut pour installer R, importer des données, les reformater avant analyse, et savoir trouver de l'aide : la base pour être capable de faire n'importe quoi sur un dataset par la suite
2. Analyse : deux parties, non modélisée (univariée, bivariée, avec une partie statistique et une partie visualisation à chaque fois) et modélisée
3. Avancé : tout le reste, avec des astuces, des cas d'étude

Prise en main

• Installation
• …
• Où trouver de l'aide

Analyse

Partie 1. Statistiques introductives

Principes (à discuter) :
P1. mix de données micro et macro, principalement non libellées et non pondérées (sauf sur la fin)
P2. utiliser la classe data_frame pour rentabiliser l'apprentissage de dplyr ? quel bénéfice réel à ce stade ?
P3. ne rien inclure qui suppose une connaissance des distributions théoriques, laisser ça pour les deux premiers chapitres de stats. intermédiaires

• Statistiques univariées
  • auteur(s) : fb, jl
  • données : questionr::hdv2003 (individus)
  • classe : data.frame
  • contenu : distributions (histogrammes, proportions), one-tailed tests
• Graphiques univariés (avec R base)
  • auteur(s) : fb, jl
  • données : questionr::rp99 (communes)
  • classe : data.frame
  • contenu : distributions (kernel density, ecdf), export via R et via RStudio
• Statistiques bivariées
  • auteur(s) : fb, jl
  • données : questionr::hdv2003
  • classe : data.frame
  • contenu : corrélation, tableaux croisés
• Graphiques bivariés (avec R base + ggplot2) : discussion
  • auteur(s) : fb
  • données : debt (pays-années)
  • classe : data_frame (mais en fait pas nécessaire)
  • contenu : démo de ggplot2 avec geom_point, geom_line, geom_smooth, aes, scale, facet
• Données libellées (importées via haven)
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : exemples de factor, relevel, etc.
• Graphiques de données libellées (avec ggplot2)
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : graphiques de mesures nominales/ordinales
• Données pondérées (avec survey)
  • auteur(s) : jl
  • données : questionr::hdv2003
  • classe : survey
  • contenu :
• Graphiques d'objets pondérés (avec survey + ggplot2)
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : geom_pointrange

Partie 2. Statistiques intermédiaires

Principes (à discuter) :
P1. faire des "paires" de chapitres
P2. utiliser broom et survey partout où c'est possible

• Comparaisons 1. Moyennes
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : tests paramétriques
• Comparaisons 2. Proportions
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : tests non paramétriques (khi-deux, odds ratios)
• Régression 1. linéaire simple et multiple (avec lm + broom)
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe : lm, survey
  • contenu : lm + broom, diagnostics
• Régression 2. logistique (avec glm + broom, puis svyglm)
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe : glm, survey
  • contenu : glm + broom, svyglm
• Clustering 1. CA, PCA
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : analyse de correspondances, composantes principales
• Clustering 2. MCA
  • auteur(s) :
  • données :
  • classe :
  • contenu : variables supplémentaires

Partie 3. Statistiques avancées

• modèles mixtes : lmer
• modèles GEE : discussion
• survie
• séquences
• séries temporelles : discussion

2 chapitres cartographie : discussion

• carto simple
• carto/modèles (carto/réseaux ?)

2 chapitres réseaux :

• réseaux statiques (one-mode et two-mode)
• réseaux/modèles
• réseaux dynamiques : cf. extras

Extras

Astuces

• calcul de l'âge
• conversion de dates : discussion

Syntaxe

• programmation de base/control flow : if/else, for/while, stopifnot/message/warning/error… : discussion
• notation “équation”
• utiliser reshape2 et tidyr
• expressions régulières : discussion
• récupération de données Web (i.e. scraping HTML/XML avec XPath + fichiers JSON) : discussion
• data.table : discussion

Graphiques

• diagrammes : discussion
• exemples d'extensions ggplot2 : ggfortify (avec exemples), GGally
• réseaux dynamiques :
  • avec Gephi + Sigma.js
  • avec R + .gif (animation)
  • avec d3 ou ndtv
• graphiques interactifs
  • ggvis
  • Shiny : ex. l'appli "Prénoms" de Baptiste Coulmont ?