Module 1 Régression linéaire I

Objectifs
  • Retrouver ses marques avec R, RStudio et la SciViews Box et découvrir les fonctions supplémentaires de la nouvelle version

  • Découvrir la régression linaire de manière intuitive

  • Découvrir les outils de diagnostic de la régression linéaire, en particulier l’analyse des résidus

Prérequis

Avant de vous lancer tête baissée dans de la matière nouvelle, assurez-vous d’avoir installé la SciViews Box 2021. Si ce n’est pas encore fait, retournez à la page d’accueil pour bien débuter.

RStudio et (R) Markdown ne doivent plus avoir de secrets pour vous.

À vous de jouer !
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Vous devez aussi maîtriser les bases de Git et de GitHub (avoir un compte GitHub, savoir cloner un dépôt localement, travailler avec GitHub Desktop pour faire ses “commits,” “pull” et “push”).

À vous de jouer !
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L’ensemble de ces outils a été abordé dans le premier module et dans les annexes du cours précédents SDD I.

Outre les outils, ce cours s’appuie sur des notions que nous avons déjà abordées dans le cours de science des données biologiques partie 1 comme la réalisation de graphiques en nuage de points et de graphiques quantile-quantile, le test de Student, l’analyse de la variance à un facteur et à deux facteurs ou encore les associations entre les variables. Assurez-vous de revoir rapidement ces différentes parties du cours 1 avant d’entamer le présent module.

À vous de jouer !
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Les tutoriels learnr auxquels vous êtes maintenant habitués seront là pour vous aider à auto-évaluer votre progression. Pour le cours 2, ces tutoriels sont dans le package {BioDataScience2} que vous venez normalement d’installer si vous avez bien suivi toutes les instructions de configuration de votre SciViews Box.

À vous de jouer !

Réalisez le tutoriel ci-dessous afin de revoir une série de notions du cours de science des données 1.

Effectuez maintenant les exercices du tutoriel B01La_rappel (Révision des notions de SDD I).

BioDataScience2::run("B01La_rappel")