Programmation R

About This Course

Ce cours forme à l'utilisation de R comme environnement statistique complet, depuis la manipulation de données jusqu'à la production de rapports reproductibles. R se distingue par sa philosophie vectorielle native et son écosystème statistique sans équivalent.

Le tidyverse constitue le cœur du cours : un ensemble cohérent de packages partageant une syntaxe commune. dplyr fournit les verbes essentiels, filter(), mutate(), group_by(), summarise(), arrange(), join() enchaînés via l'opérateur pipe |> pour construire des pipelines lisibles et expressifs. tidyr gère les transformations de forme (pivot long/large, nesting). Les structures de données propres à R — vecteurs, data frames, tibbles, listes, facteurs — sont maîtrisées en profondeur, avec une attention particulière aux types (chr, dbl, lgl, Date, POSIXct).

ggplot2 implémente la grammaire des graphiques : chaque visualisation se construit par couches (geom_point, geom_smooth, geom_density, facet_wrap), avec un contrôle total des échelles, thèmes et légendes. La modélisation statistique mobilise lm() et glm() pour les modèles linéaires et généralisés, lme4 pour les modèles à effets mixtes, et les fonctions de diagnostic (shapiro.test, bptest, vif) pour valider les hypothèses.

Enfin, R Markdown permet de combiner code, résultats et texte en rapports HTML, PDF ou Word entièrement reproductibles.