Statistiques pour l’économie et la gestion

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L’objectif du package sageR est de fournir le code des illustrations et des exemples, ainsi que celui de fonctions addtionnelles, pour le livre Statistiques pour l’économie et la gestion, Théorie et applications en entreprise, écrit par Frédéric Bertrand, Christian Derquenne, Gilles Dufrénot, Fredj Jawadi, Myriam Maumy-Bertrand, dirigés par Claire Borsenberger, De Boeck Supérieur, Louvain-la-Neuve, 2021.

Installation

Pour installer la dernière version du package qui a été publiée sur le CRAN, il suffit d’exécuter la commande suivante :

install.packages("sageR")

Pour installer la version de développement du package depuis GitHub, il suffit d’exécuter la commande suivante :

# install.packages("devtools")
devtools::install_github("fbertran/sageR")

Table des matières

  1. Chapitre 2. Statistique exploratoire et représentations graphiques de séries univariées.
  2. Chapitre 3. Statistique exploratoire et représentations graphiques de séries bivariées et multivariées.
  3. Chapitre 8. Introduction à la théorie des probabilités aux distributions statistiques classiques.
  4. Chapitre 9. Théorie de l’estimation, tests à un ou deux échantillons.

Statistics for Economics and Management (English version)

The goal of the sageR package is to provide code and additionnal material for the book Statistiques pour l’économie et la gestion, Théorie et applications en entreprise, written in French by Frédéric Bertrand, Christian Derquenne, Gilles Dufrénot, Fredj Jawadi, Myriam Maumy-Bertrand, edited by Claire Borsenberger and published by De Boeck Supérieur, Louvain-la-Neuve, 2021.

Installation

You can install the released version of sageR from CRAN with:

install.packages("sageR")

You can install the development version of SelectBoost from github with:

devtools::install_github("fbertran/sageR")

Contents

  1. Chapter 2. Univariate exploratory statistics and graphics.
  2. Chapter 3. Bivariate and multivariate exploratory statistics and graphics.
  3. Chapter 8. Introduction to probability theory and classical probability distributions.
  4. Chapter 9. Estimation theory, one-sample and two-sample tests.