Je réaliserai une analyse statistique avec r, rstudio et python
Analyste Statisticien passionné
À propos de ce service
Vous cherchez une analyse statistique professionnelle avec R, RStudio ou Python ?
Vous êtes au bon endroit
Je suis un Master en statistiques avec une expertise pratique en analyse de données, apprentissage automatique et programmation statistique. J’aide les étudiants, chercheurs et entreprises en réalisant des analyses de données, modélisation et interprétation précises et fiables.
Ce que je propose :
1.. Analyse statistique et modélisation de données :
- Mesure de dispersion et de tendance centrale
- Test d’hypothèses
- Modèles de régression
- Distributions de probabilité
- Méthodes d’échantillonnage
- Tests paramétriques (Z/t/F/Chi-sq)
- Tests non paramétriques (Man Whitney U, Wilcoxon signed rank, Wilcoxon rank sum, Kruskal-Wallis H)
- Méthodes multivariées (ACP, FA, DA)
- Analyse de clusters
2.. Modélisation prédictive et algorithmes d’apprentissage automatique en Python/R
3.. Nettoyage, pré-traitement et visualisation de données
4.. Scripts R personnalisés, rapports RMarkdown ou notebooks Jupyter
5.. Explication claire et interprétation des résultats
6.. Rapports bien structurés (usage académique ou professionnel)
Pourquoi me choisir ?
Master en statistiques appliquées
Compétent en R, RStudio, Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn
Code précis et reproductible à 100 %
Facile à comprendre
Livraison à temps
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Q1. Connaissez-vous la conception expérimentale ?
Oui, je possède une bonne compréhension de la conception expérimentale, notamment l’analyse de variance (ANOVA), l’analyse multivariée de la variance (MANOVA) et les tests d’hypothèses pour les groupes traitement et contrôle.
Q2. Quelles sont les techniques multivariées que vous maîtrisez ?
Je suis spécialisé en analyse factorielle exploratoire (CFA), analyse en composantes principales (PCA), analyse de regroupement par k-means et hiérarchique, analyse discriminante linéaire (LDA) et d’autres méthodes.
Q3. Veuillez mentionner les algorithmes d'apprentissage automatique dans lesquels vous avez de l'expérience ?
J’ai de l’expérience avec les arbres de décision, les forêts aléatoires, les machines à vecteurs de support, l’analyse de regroupement, la régression, ainsi que les techniques d’apprentissage profond comme les réseaux neuronaux.
Q4. Fournissez-vous à la fois le code et les interprétations ?
Oui, je fournis des scripts de code bien documentés accompagnés d'une explication claire et non technique des résultats.
Q5. Pouvez-vous inclure des graphiques et des visualisations ?
Absolument. Je peux créer des tracés et des graphiques de haute qualité avec ggplot2, Matplotlib ou Seaborn pour rendre les résultats faciles à comprendre.
Q6. Pouvez-vous fournir un script ou un notebook reproductible ?
Oui — je peux fournir un script R, RMarkdown ou un Jupyter Notebook Python pour que vous puissiez reproduire facilement l’analyse.
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