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Système d’exploitation: iOS. Windows XP/7/10. MacOS. Android.
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Il est développé par StataCorp, entreprise It is free, open-source software. R R est à la fois un logiciel de statistique et un langage de programmation.

R est un logiciel de traitement statistique des données. Il fonctionne sous la forme d'un interpréteur de commandes. Il dispose d'une bibliothèque très large de fonctions statistiques, d'autant plus large qu'il est possible d'en intégrer de nouvelles par le système des "packages", des modules externes compilés sous forme de DLL sous Windows que l'on peut télécharger gratuitement sur internet.

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R propose également une palette étendue de fonctionnalités graphiques. Il est possible d'utiliser R en mode intercatif sans jamais avoir à programmer.

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Il a pour objectif de servir de support pédagogique pour l'apprentissage de la régression linéaire multiple. Les étudiants en économétrie, niveau L3 et M1 constituent son public privilégié.

REGRESS32 reprend les principaux thèmes de l'économétrie enseignée à l'IUP IDS : la méthode des moindres carrés ordinaires, l'évaluation globale de la régression, l'évaluation individuelle des coefficients, la détection des points aberrants, la détection et le traitement de l'auto-corrélation des résidus, la détection et le traitement de l'hétéroscédasticité. Son utilisation est totalement libre quel que soit le cadre. En contrepartie, la responsabilité de L'Auteur et de l'Université Lumière Lyon 2 ne saurait être engagée lors de l'utilisation du logiciel.

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Informatique Intelligence artificielle Apprentissage symbolique Reconnaissance de formes Une étape de l intelligence artificielle Réseaux de neurones, algorithmes génétiques Informatique Base de données Exploration des bases de données Volumétrie Règles d association, motifs fréquents, 9 Traitement des données non structurées Textes, images, etc Reconnaissance de la langue à une centrale téléphonique Analyse des mammographies Etc.

Data Mining et logiciel libre Attention, les informaticiens et internet arrivent Traitement des données non structurées Trop spécifique Impossible de développer un outil générique Proximité des applications industrielles Développer des outils génériques de traitement de données Intégrer des méthodes avec des finalités origines différentes Pouvoir les faire coopérer entre elles Tester et diffuser une nouvelle méthode publiée Développement de plate-forme peu onéreuse, c est le développement des algorithmes de traitements qui est difficile ex.

Qui sont les utilisateurs, quels sont leurs besoins?

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Une plate-forme pour la recherche Plate-forme d expérimentation pour tests à grande échelle Implémenter ses méthodes et les tester Les comparer toutes choses égales par ailleurs i. Pourquoi open source?

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Est-ce le même statut que pour les ouvrages? Exploiter les sorties Rapports, visualisation interactive, etc.

Tanagra 21 Tanagra Définir un cahier des charges aussi précis que possible Miser sur la simplicité d'utilisation Installation simplifiée Pas de serveurs lourds à installer Gestion simplifiée des données - Format texte et accès au format tableur Fonctionnement par diagramme de traitements Couvrir les statistiques, l analyse de données et le data mining.

De manière unifiée.

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Spécifications Outil libre ça coûte moins cher Largement diffusé pour avoir des programmeurs Avec une large bibliothèque de classes calculs, conteneurs, etc. Sondage : quel logiciel utilisez vous en ?

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Je documente les autres logiciels libres!!! Quels pays?