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Graphisme avancé de R

Page du séminaire de Marina Doucerain


Séminaire conjoint SSM//GRIÉMÉtic

Faculté des sciences de l'éducation, Université de Montréal

24 avril 2014



Le graphisme avancé de R:ggplot2//lattice


On ne dira jamais assez l'importance de l'observation en analyse des données. C'est souvent de là en effet qu'on tire des conclusions: «rien qu'à voir, on voit bien!» La statistique, fille des probabilités, vient donner des certitudes plus numériques à ces conclusions, souvent sous forme de probabilités de dépassement (p-values).

C'est du moins l'apport immense à la statistique de la théorie classique des tests statistiques, dite aussi l'approche fréquentiste, sous l'impulsion de Jerzey Neyman et de Egon Pearson, dans les années trente du siècle dernier. Malgré les lacunes et paradoxes qu'on y trouve, elle reste largement pratiquée. Sa compréhension fine est la destination ultime d'un premier cours de technologies statistiques.

L'utilisation du graphisme en amont des analyses, a permis à la statistique descriptive de prendre son envol. C'est là l'apport inestimable qu'a permis l'ordinateur des deux dernières décennies, où maintenant R joue un rôle important.