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Le logiciel R : maîtriser le langage: effectuer des analyses statistiques


Pierre LAFAYE de MICHEAUX

Pierre Lafaye de Micheaux, né en 1973, est un chercheur franco-suisse-canadien, originaire de la petite ville d'Alès en Cévennes dans le Gard. Il suit des études universitaires, d'abord en sciences des structures et de la matière, à l'Université Montpellier 2 où, après une réorientation, il obtient en 2003, en co-tutelle avec l’université de Montréal, un doctorat en mathématiques appliquées, orientation statistique. Il poursuit ses recherches sur des méthodes de ré-échantillonnage au Centre de recherches mathématiques de Montréal, puis au Centre d’imagerie cérébrale McConnell de l’institut neurologique de Montréal à l’université McGill, où il s’intéresse en particulier au traitement statistique d'images cérébrales volumiques obtenues par la technique de l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle. Nommé en 2003 maître de conférences à l'université de Grenoble, et rattaché au Laboratoire Jean Kuntzman, il enseigne pendant six ans au sein de l'IUT de statistique et informatique décisionnelle. Il y introduit le premier cours sur le logiciel R. Toujours passionné par l'étude du cerveau, il s'inscrit au Master de neurosciences cognitives de Grenoble INP, dont il obtient le diplôme en 2007. La même année, il intègre, en tant que chercheur associé, l’Institut des Neurosciences de Grenoble nouvellement créé. En 2011, il est nommé professeur agrégé du Département de mathématiques et statistique de l'université de Montréal. Il est l'auteur de plusieurs publications scientifiques dans des journaux internationaux en statistique ou en neurosciences, et de plusieurs greffons R.


Rémy DROUILHET

Rémy Drouilhet, né en 1965, est un chercheur français, originaire de la ville de Pau dans les Pyrénées Atlantiques. Il suit des études universitaires en mathématiques appliquéesà l'Université  de Pau et des Pays de l'Adour où il obtient en 1993 un doctorat en mathématiques appliquées, orientation statistique. Sa recherche porte alors sur le comportement spectral du mouvement Brownien fractionnaire et notamment de l'estimation de sa densité spectrale. Après un post-doc à « Rice university » à Houston (Texas) au deuxième semestre 1994, il est recruté en 1995 à l'université Pierre Mendès-France de Grenoble en tant que Maître de conférences pour principalement enseigner un cours de probabilités et statistique à des étudiants économistes. Sur le plan de la recherche, il s'initie, au contact d'Étienne Bertin et  Jean-Michel Billiot, aux processus ponctuels spatiaux. Après 7 années de collaborations intenses, ils obtiennent de nombreux résultats  d'existence, d'unicité et de percolation dans le cadre des processus ponctuels spatiaux basés sur des interactions de type plus-proches voisins. Après une restructuration du pôle recherche en Mathématiques Appliquées à Grenoble, il intègre le
laboratoire Jean Kuntzman. Actuellement, dans l'équipe FIGAL, il s'intéresse aussi à la fiabilité. A la fois dans ses activités d'enseignement et de recherche, il est un utilisateur-développeur expérimenté du logiciel R depuis la première heure. En tant que fervent supporter du Logiciel Libre, il aime initier son entourage à  l'utilisation du logiciel R.
 


Benoît LIQUET

Benoit Liquet, né en 1975, est un enseignant-chercheur français originaire de la petite ville de Créon en Gironde. Il suit des études universitaires en mathématiques appliquées à l’université de Bordeaux 1, se tourne ensuite vers la statistique et obtient en 2002 un doctorat en Biostatistique à l’université de Bordeaux Ségalen. Il poursuit ses recherches sur la sélection de modèles avec des applications biomédicales à l’Université de Montpellier 2 où il s’intéresse aux méthodes de réduction de la dimension. Nommé en 2004 maitre de conférences à l’université de Grenoble, et rattaché au Laboratoire Jean Kuntzman, il enseigne pendant trois ans au sein de l'IUT de statistique et informatique décisionnelle. En 2007, Il obtient une mutation professionnelle à l’Université Bordeaux Ségalen et effectue sa recherche au sein de l’équipe Biostatisque de l’INSERM U897.  Il effectue ses enseignements à l’Institut de Santé Publique d’Epidémiologie et de Développement où il impulse l’usage du logiciel R. Récemment, il développe un vif intérêt pour l’analyse de données génomiques issues d’essais vaccinaux contre le VIH. En 2011, il obtient un congé pour recherche et conversion thématique qui lui permet d’intégrer une équipe de bioinformatique de l’université de Queensland à Brisbane et de se consacrer pleinement à la statistique génomique. Il est l'auteur de plusieurs publications scientifiques dans des journaux internationaux en statistique, et de plusieurs greffons R.
 




L'objectif de cet ouvrage est de présenter le logiciel R, de fournir les éléments nécessaires à sa maîtrise, et de donner des exemples d’application à des analyses statistiques concrètes. Le logiciel R, issu du logiciel S-PLUS créé par les laboratoires Bell, sert à manipuler des données, tracer des graphiques et faire des analyses statistiques. C’est un logiciel à code source libre, gratuit et opérationnel sur plusieurs plates-formes.
Le livre est basé sur un cours dispensé à l'IUT de Grenoble 2. La première partie introduit les bases du langage et de l'environnement de travail. Elle détaille les aspects plus spécifiquement informatiques : types de données élémentaires, structures de données, entrées/sorties, fonctions de manipulation de données... La deuxième partie, d'un volume équivalent, aborde l'utilisation du logiciel dans la résolution de problèmes statistiques. Pour chaque méthode ou technique statistique le livre indique les fonctions correspondantes dans le logiciel. L'approche est résolument pratique avec de nombreux exemples et exercices. Les données sont disponibles sur un site web associé (http://www.biostatisticien.eu/springeR). Elles sont fournies au format Excel par l'Institut de Santé Publique et d'Epidémiologie et de Développement (ISPED) de Bordeaux.
La qualité éditoriale de l'ouvrage est excellente. La forme est très soignée avec de nombreux encarts, des extraits de code, des indications en marge du texte, des graphiques, des tableaux récapitulatifs et un juste équilibre entre théorie et pratique. L'ouvrage très didactique et agréable à consulter. Tous les chapitres se présentent selon un même schéma comportant la liste des prérequis, la description théorique des notions à apprendre entrecoupées de mises en pratique, et enfin, des exercices et des travaux pratiques en fin de chapitre. Des encadrés permettent de mettre en relief des astuces, remarques, renvois, points importants, et aussi des informations spécifiques dédiées aux environnements mac ou linux. La présentation du contenu est très pédagogique et très bien illustrée, et les corrigés des exercices et des TP sont accessibles en ligne.
Les auteurs ont su trouver une approche attrayante, rigoureuse et exhaustive. Le lecteur trouve, regroupé dans un seul ouvrage, l’ensemble des informations utiles. Cela en fait un véritable outil d'apprentissage, s'adressant aussi bien au corps enseignant qu'aux étudiants, pour une initiation comme pour un perfectionnement.
En résumé, ce livre est un modèle du genre, tant sur le fond que sur la forme. Il donne l’envie de pratiquer le logiciel R tout en fournissant les éléments statistiques et mathématiques utiles à sa mise en oeuvre.



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