Atelier r-gerad

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Avec plus de 2 millions d'utilisateurs à travers le monde, R est le logiciel libre le plus utilisé dans le domaine des sciences de données et des statistiques. Il est utilisé par des étudiants, des professeurs et des professionnels de nombreux domaines, notamment les finances, la bioinformatique, l'écologie, la génétique, l'économétrie, l'épidémiologie et les statistiques appliquées. Chaque année, le nombre d'utilisateurs R augmente de 40%. De plus en plus, les organisations l'utilisent pour établir des solutions spécifiques qui sont basées sur leurs propres bases de données. Cet atelier vous permettra de vous familiariser avec les outils nécessaires pour l'importation, la transformation et la visualisation des données dans R et vous indiquera les étapes à suivre afin de construire des modèles statistiques élémentaires. Vous apprendrez ensuite comment intégrer vos résultats R dans un document HTML pour créer des rapports reproductibles. Dans la dernière partie de cet atelier, je vais vous présenter quelques notions plus avancées tels que les graphiques interactifs et la création d'applications web en utilisant Shiny. Cet atelier est idéal si vous êtes un non-programmeur sans expérience de la science de données ou si vous envisagez faire la transition vers R à partir d'autres logiciels comme SAS ou Excel pour faire des analyses plus complexes de vos données.

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Atelier r-gerad

  1. 1. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atelier sur le logiciel R Un introduction `a la programmation en R Sahir Rai Bhatnagar1 29 juillet 2015 1 https://github.com/sahirbhatnagar/atelier-R-GERAD 1 / 94
  2. 2. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Programmation de la journ´ee • 09H00 : D´ebut de l’atelier • 10H00 - 10H20: pause • 12H00 - 13H00: lunch • 15H00 - 15H20: pause • 17H00 : fin de l’atelier 2 / 94
  3. 3. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Remerciements • John Chambers • Ross Ihaka et Robert Gentleman • Greg Voisin • Dr. Vahid Partovi Nia • Toi 3 / 94
  4. 4. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Avis #1 • Ceci est une introduction au langage R 4 / 94
  5. 5. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Avis #1 • Ceci est une introduction au langage R • On va faire beaucoup d’exercices 4 / 94
  6. 6. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Avis #1 • Ceci est une introduction au langage R • On va faire beaucoup d’exercices • N’h´esitez pas `a posez des questions 4 / 94
  7. 7. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Avis #2 Je n’ai aucune relation commerciale avec ces logiciels 5 / 94
  8. 8. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Avis #3 • Le mat´eriel pour cet atelier est bas´e sur plusieurs ressources • Voir ce lien pour une liste compl`ete de r´ef´erences: https://github.com/sahirbhatnagar/atelier-R-GERAD • Je vous sugg`ere les livres de Vincent Goulet et Hadley Wickham 6 / 94
  9. 9. C’est parti
  10. 10. Apr`es cet atelier vous devriez ˆetre capables de • Comprendre, cr´eer et modifier les 4 objets de bases en R (vector, data.frame, matrix, list) • Utiliser des fonctions de bases • Importer un jeux de donn´ees `a partir d’un fichier externe • Cr´eer un graphique
  11. 11. 1. Pr´esentation du langage R
  12. 12. Objectifs du chapitre 1 Comprendre les avantages d’apprendre R 2 Connaˆıtre la provenance du R et ses caract´eristiques 3 D´emarrer une session R et ex´ecuter des commandes simples 4 Cr´eer, modifier et sauvegarder ses propres fichiers de script R
  13. 13. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Pourquoi vous ˆetes l`a? 11 / 94
  14. 14. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Le langage R gagne en popularit´e Les meilleurs langages de programmation en 2015 selon IEEE Spectrum 12 / 94
  15. 15. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Plus de 100 000 questions pos´ees dans les forums 13 / 94
  16. 16. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Nombre d’emplois r´ef´erence: http://r4stats.com/articles/popularity/ 14 / 94
  17. 17. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Utilis´e dans plusieurs domaines Publi´e dans Nature 15 / 94
  18. 18. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyser vos donn´ees • Plusieurs ressources d’outils statistiques • Repr´esenter graphiquement des jeux de donn´ees multivariables • Int´egrer votre code R dans des applications web • Assurer la reproductivit´e de vos analyses 16 / 94
  19. 19. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Bref historique 17 / 94
  20. 20. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction `A l’origine de R fut le S par John M. Chambers Figure 1 : S, un langage pour programmer avec des donn´ees, developp´e chez Bell Laboratories dans les ann´ees 1970 par une ´equipe de chercheurs men´ee par John M. Chambers 18 / 94
  21. 21. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Cr´eateurs Figure 2 : Inspir´es par le S, Ross Ihaka (gauche) et Robert Gentleman (droite) de l’Universit´e d’Auckland en Nouvelle-Z´elande ont lanc´e la premi`ere version de R en 1996 19 / 94
  22. 22. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Logiciel Libre • 1990-2010: le S a principalement ´et´e popularis´e par une mise en oeuvre commerciale nomm´ee S-PLUS 20 / 94
  23. 23. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Logiciel Libre • 1990-2010: le S a principalement ´et´e popularis´e par une mise en oeuvre commerciale nomm´ee S-PLUS • Fin des ann´ees 2000: L’utilisation de S-PLUS diminue en faveur du R, surtout dans les milieux acad´emiques 20 / 94
  24. 24. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Logiciel Libre • 1990-2010: le S a principalement ´et´e popularis´e par une mise en oeuvre commerciale nomm´ee S-PLUS • Fin des ann´ees 2000: L’utilisation de S-PLUS diminue en faveur du R, surtout dans les milieux acad´emiques • 2 raisons qui ont fortement contribu´e `a la perte d’influence de S-PLUS 1 Disponible gratuitement 20 / 94
  25. 25. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Logiciel Libre • 1990-2010: le S a principalement ´et´e popularis´e par une mise en oeuvre commerciale nomm´ee S-PLUS • Fin des ann´ees 2000: L’utilisation de S-PLUS diminue en faveur du R, surtout dans les milieux acad´emiques • 2 raisons qui ont fortement contribu´e `a la perte d’influence de S-PLUS 1 Disponible gratuitement 2 Ouvert aux contributions de tous 20 / 94
  26. 26. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Caract´eristiques de R 21 / 94
  27. 27. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation orient´ee objet • Cela permet de facilement trouver et r´e-utiliser les r´esultats de tes analyses 22 / 94
  28. 28. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation orient´ee objet • Cela permet de facilement trouver et r´e-utiliser les r´esultats de tes analyses • Une fonction peut compl´eter plusieurs tˆaches 22 / 94
  29. 29. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation interpr´et´e • Langage de programmation interpr´et´e (versus C, C++, JAVA) • Plus accessible qu’un langage compil´e → ce qui permet aux ´economistes, ´ecologistes, biologistes, statisticiens, ´epid´emiologistes, etc. d’utiliser R 23 / 94
  30. 30. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation interpr´et´e • Langage de programmation interpr´et´e (versus C, C++, JAVA) • Plus accessible qu’un langage compil´e → ce qui permet aux ´economistes, ´ecologistes, biologistes, statisticiens, ´epid´emiologistes, etc. d’utiliser R • Le programme que l’on lance pour utiliser R est l’interpr`ete 23 / 94
  31. 31. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation interpr´et´e • Langage de programmation interpr´et´e (versus C, C++, JAVA) • Plus accessible qu’un langage compil´e → ce qui permet aux ´economistes, ´ecologistes, biologistes, statisticiens, ´epid´emiologistes, etc. d’utiliser R • Le programme que l’on lance pour utiliser R est l’interpr`ete • Celui-ci prend des commandes en R qu’il ex´ecutera imm´ediatement 23 / 94
  32. 32. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Langage de programmation interpr´et´e • Langage de programmation interpr´et´e (versus C, C++, JAVA) • Plus accessible qu’un langage compil´e → ce qui permet aux ´economistes, ´ecologistes, biologistes, statisticiens, ´epid´emiologistes, etc. d’utiliser R • Le programme que l’on lance pour utiliser R est l’interpr`ete • Celui-ci prend des commandes en R qu’il ex´ecutera imm´ediatement • Autre exemple: Python 23 / 94
  33. 33. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Logiciel libre (Open Source) • D´eveloppement actif pour la cr´eation de nouveaux outils dans plusieurs domaines • https://cran.r-project.org/web/views/ • Facilement voir le code des autres avec GitHub • http://www.r-pkg.org/ • Bien documenter avec beaucoup de ressources gratuites disponibles sur l’internet • stackoverflow • http://www.rdocumentation.org/ • http://www.r-bloggers.com/ • twitter • R user groups • Google 24 / 94
  34. 34. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Outil statistique qui optimize l’approche matricielle • Langage bas´e sur la notion de vecteur, ce qui simplifie les calculs math´ematiques (non seulement la computation mais l’´ecriture aussi) 25 / 94
  35. 35. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Outil statistique qui optimize l’approche matricielle • Langage bas´e sur la notion de vecteur, ce qui simplifie les calculs math´ematiques (non seulement la computation mais l’´ecriture aussi) • R´eduit consid´erablement le recours aux structures it´eratives (boucles for, while , etc.) 25 / 94
  36. 36. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Outil statistique qui optimize l’approche matricielle • Langage bas´e sur la notion de vecteur, ce qui simplifie les calculs math´ematiques (non seulement la computation mais l’´ecriture aussi) • R´eduit consid´erablement le recours aux structures it´eratives (boucles for, while , etc.) R code 1.1 c(1,2,3) + c(4,5,6) ## [1] 5 7 9 25 / 94
  37. 37. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction O`u trouver de l’aide pour une fonction • ?nom_de_la_fonction 26 / 94
  38. 38. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction O`u trouver de l’aide pour une fonction • ?nom_de_la_fonction R code 1.2 # l'aide pour la fonction de r´egression lin´eaire 'lm' ?lm 26 / 94
  39. 39. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La rubrique d’aide • Usage: le nom de la fonction, tous ses arguments et les valeurs par d´efaut 27 / 94
  40. 40. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La rubrique d’aide • Usage: le nom de la fonction, tous ses arguments et les valeurs par d´efaut • Value: le type d’objet retourn´e par la fonction 27 / 94
  41. 41. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction D´emarrer une session 28 / 94
  42. 42. R code 1.3 # D´emarrer l'interface pour la documentation # et naviguer les diff´erentes ressources help.start() # trouver l'aide pour la fonction rnorm ?rnorm # Connaitre le r´epertoire de travail getwd()
  43. 43. R code 1.4 # On additionne 39 + 3 # On soustrait 58 - 16 # On multiplie 6 * 7 # Et on peut m^eme diviser 8 / 3
  44. 44. R code 1.5 # G´en´erer deux vecteurs de nombres pseudo-al´eatoires # issus d’une loi normale centr´ee r´eduite. x <- rnorm(50) y <- rnorm(50) # Graphique des couples (x, y) plot(x, y) # Graphique d'un histogramme de x hist(x)
  45. 45. R code 1.6 # voir la mati`ere de x x # voir les objets de votre workspace ls() # supprimer les deux vecteurs x et y rm(x,y) # voir la mati`ere de x x # voir les objets de votre workspace ls()
  46. 46. R code 1.7 # G´en´erer la suite 1, 2, ..., 20. x <- 1:20 # cr´eer un autre vecteur en fonction de x y <- 2*x+3 # cr´eer un data frame de deux colonnes et # voir sa mati`ere dt <- data.frame(x, y) dt # estimer un mod`ele lin´eaire et voir les # r´esultats fit <- lm(y ~ x, data = dt) summary(fit)
  47. 47. 2. Bases du langage R
  48. 48. Objectifs du chapitre 1 Comprendre ce qui est un fonction et comment l’utiliser 2 Identifier les principaux types d’objets dans R: vector, matrix, data frame et list 3 Cr´eer et manipuler ces objets 4 Importer des fichiers .txt et .csv 5 Installer un package
  49. 49. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les fonctions 36 / 94
  50. 50. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction D´efinition et appel de fonctions • Plutˆot que d’´ecrire plusieurs lignes de codes pour des choses assez simples et r´ep´etitives on fait appel `a des fonctions 37 / 94
  51. 51. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction D´efinition et appel de fonctions • Plutˆot que d’´ecrire plusieurs lignes de codes pour des choses assez simples et r´ep´etitives on fait appel `a des fonctions • Une fonction est caract´eris´ee par deux composantes: 37 / 94
  52. 52. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction D´efinition et appel de fonctions • Plutˆot que d’´ecrire plusieurs lignes de codes pour des choses assez simples et r´ep´etitives on fait appel `a des fonctions • Une fonction est caract´eris´ee par deux composantes: 1 son nom: c’est ce nom qui nous permettra d’appeler la fonction 37 / 94
  53. 53. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction D´efinition et appel de fonctions • Plutˆot que d’´ecrire plusieurs lignes de codes pour des choses assez simples et r´ep´etitives on fait appel `a des fonctions • Une fonction est caract´eris´ee par deux composantes: 1 son nom: c’est ce nom qui nous permettra d’appeler la fonction 2 une liste d’arguments: ce sont les informations dont la fonction a besoin pour travailler et renvoyer son r´esultat 37 / 94
  54. 54. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La syntaxe pour appeler une fonction • Il faut ´ecrire son nom suivi de parenth`eses 38 / 94
  55. 55. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La syntaxe pour appeler une fonction • Il faut ´ecrire son nom suivi de parenth`eses • Entre ces parenth`eses, nous indiquerons les arguments dont la fonction a besoin: nom_de_la_fonction(arguments) 38 / 94
  56. 56. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La syntaxe pour appeler une fonction • Il faut ´ecrire son nom suivi de parenth`eses • Entre ces parenth`eses, nous indiquerons les arguments dont la fonction a besoin: nom_de_la_fonction(arguments) R code 2.1 # chercher la rubrique d'aide pour racine carr´ee ?sqrt # on voit que la fonction prend un argument sqrt(49) 38 / 94
  57. 57. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Arguments facultatifs • Certaines fonctions n´ecessitent plusieurs arguments et certains de ces arguments sont optionnels (aussi possible d’avoir aucun argument: getwd()) 39 / 94
  58. 58. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Arguments facultatifs • Certaines fonctions n´ecessitent plusieurs arguments et certains de ces arguments sont optionnels (aussi possible d’avoir aucun argument: getwd()) • Les arguments optionnels poss`edent une valeur par d´efaut 39 / 94
  59. 59. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Arguments facultatifs • Certaines fonctions n´ecessitent plusieurs arguments et certains de ces arguments sont optionnels (aussi possible d’avoir aucun argument: getwd()) • Les arguments optionnels poss`edent une valeur par d´efaut • Si on ne sp´ecifie pas de valeur, ces arguments prendront la valeur d´efinie par d´efaut, sinon ils prendront la valeur sp´ecifi´ee 39 / 94
  60. 60. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Arguments facultatifs • Certaines fonctions n´ecessitent plusieurs arguments et certains de ces arguments sont optionnels (aussi possible d’avoir aucun argument: getwd()) • Les arguments optionnels poss`edent une valeur par d´efaut • Si on ne sp´ecifie pas de valeur, ces arguments prendront la valeur d´efinie par d´efaut, sinon ils prendront la valeur sp´ecifi´ee R code 2.2 # chercher la rubrique d'aide pour logarithme ?log # on ne pr´ecise pas de valeur pour le second argument log(2) # On peut sp´ecifier le second argument en l'appelant par son nom log(2, base = exp(1)) 39 / 94
  61. 61. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les objets R 40 / 94
  62. 62. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les objets R Table 1 : Les principaux objets en R et le nom de leurs fonctions dimension homog`enea h´et´erog`eneb 1d Atomic vector List c() list() 2d Matrix Data frame matrix() data.frame() a tous les ´el´ements doivent ˆetre du mˆeme type b les ´el´ements peuvent ˆetre de diff´erents types 41 / 94
  63. 63. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atomic vectors • En R, `a toutes fins pratiques, tout est un vecteur 42 / 94
  64. 64. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atomic vectors • En R, `a toutes fins pratiques, tout est un vecteur • La fonction de base pour cr´eer un vecteur est c() (concat´enation) 42 / 94
  65. 65. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atomic vectors • En R, `a toutes fins pratiques, tout est un vecteur • La fonction de base pour cr´eer un vecteur est c() (concat´enation) R code 2.3 c(1, 2, 5) ## [1] 1 2 5 42 / 94
  66. 66. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atomic vectors • Les quatre types d’atomic vectors les plus utilis´es: 1 double (´egalement appel´e numeric) 2 integer 3 character 4 logical 43 / 94
  67. 67. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Atomic vectors • Les quatre types d’atomic vectors les plus utilis´es: 1 double (´egalement appel´e numeric) 2 integer 3 character 4 logical R code 2.4 c(1, 2.5, 4.5) # numeric c(1L, 6L, 10L) # integer c("ceci sont", "des characters") #character c(TRUE, FALSE, T, F) # logical 43 / 94
  68. 68. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Coercion • Tous les ´el´ements d’un atomic vector doivent ˆetre du mˆeme type 44 / 94
  69. 69. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Coercion • Tous les ´el´ements d’un atomic vector doivent ˆetre du mˆeme type • Lorsque vous essayez de combiner diff´erents types, ils seront convertis au type le plus flexible 44 / 94
  70. 70. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Coercion • Tous les ´el´ements d’un atomic vector doivent ˆetre du mˆeme type • Lorsque vous essayez de combiner diff´erents types, ils seront convertis au type le plus flexible • Types du moins au plus flexible sont: 1 logical 2 integer 3 double 4 character R code 2.5 # combiner un character et integer donne un character str(c("a", 1)) ## chr [1:2] "a" "1" 44 / 94
  71. 71. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Coercion • La plupart des op´erations math´ematiques vont convertir un atomic vector `a un double ou integer R code 2.6 x <- c(FALSE, FALSE, TRUE) as.numeric(x) ## [1] 0 0 1 # Nombre total de TRUE sum(x) ## [1] 1 # La proportion de TRUE mean(x) ## [1] 0.33 45 / 94
  72. 72. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction List • Les lists sont diff´erent des atomic vectors parce que leurs ´el´ements peuvent ˆetre de tout type • La fonction pour cr´eer un list est list() 46 / 94
  73. 73. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction List • Les lists sont diff´erent des atomic vectors parce que leurs ´el´ements peuvent ˆetre de tout type • La fonction pour cr´eer un list est list() R code 2.7 (x <- list(1:3, "a", c(TRUE, FALSE, TRUE), c(2.3, 5.9))) ## [[1]] ## [1] 1 2 3 ## ## [[2]] ## [1] "a" ## ## [[3]] ## [1] TRUE FALSE TRUE ## ## [[4]] ## [1] 2.3 5.9 46 / 94
  74. 74. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Matrix • Les matrices ne sont rien d’autre que des vecteurs en 2 dimensions 47 / 94
  75. 75. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Matrix • Les matrices ne sont rien d’autre que des vecteurs en 2 dimensions • Surtout utilis´ees pour faire les calculs math´ematiques (pensez `a vos cours d’alg`ebre lin´eaire) 47 / 94
  76. 76. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Matrix • Les matrices ne sont rien d’autre que des vecteurs en 2 dimensions • Surtout utilis´ees pour faire les calculs math´ematiques (pensez `a vos cours d’alg`ebre lin´eaire) • La fonction pour cr´eer un matrix est matrix() 47 / 94
  77. 77. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Matrix • Les matrices ne sont rien d’autre que des vecteurs en 2 dimensions • Surtout utilis´ees pour faire les calculs math´ematiques (pensez `a vos cours d’alg`ebre lin´eaire) • La fonction pour cr´eer un matrix est matrix() R code 2.8 # rempli par colonne par d´efaut matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow = 2, ncol = 3) ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] 1 3 5 ## [2,] 2 4 6 47 / 94
  78. 78. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Matrix R code 2.9 # automatiquement converti en donn´ees homog`enes matrix(c(1,2,3,"a","b","c"), nrow = 2, ncol = 3) ## [,1] [,2] [,3] ## [1,] "1" "3" "b" ## [2,] "2" "a" "c" 48 / 94
  79. 79. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Data frame • Le data frame est un tableau de donn´ees h´et´erog`enes 49 / 94
  80. 80. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Data frame • Le data frame est un tableau de donn´ees h´et´erog`enes • La fonction pour cr´eer un data frame est data.frame() 49 / 94
  81. 81. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Data frame • Le data frame est un tableau de donn´ees h´et´erog`enes • La fonction pour cr´eer un data frame est data.frame() R code 2.10 # une colonne 'id' pour identifier les sujets # une colonne 'age' pour leur age data.frame(id = c("didier","patrice","laurent"), age = c(37,34,32)) ## id age ## 1 didier 37 ## 2 patrice 34 ## 3 laurent 32 49 / 94
  82. 82. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La diff´erence entre data frame et matrix? • matrix: calculs matriciels • data.frame: toutes autres analyses de donn´ees h´et´erog`enes 50 / 94
  83. 83. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Commandes R 51 / 94
  84. 84. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Expression et affectation 1 Une expression est imm´ediatement ´evalu´ee et le r´esultat est affich´e `a l’´ecran: 52 / 94
  85. 85. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Expression et affectation 1 Une expression est imm´ediatement ´evalu´ee et le r´esultat est affich´e `a l’´ecran: R code 2.11 2 + 3 ## [1] 5 pi ## [1] 3.1 cos(pi/4) ## [1] 0.71 52 / 94
  86. 86. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Expression et affectation 2 Lors d’une affectation, une expression est ´evalu´ee, mais le r´esultat est stock´e dans un objet (variable) et rien n’est affich´e `a l’´ecran • Le symbole d’affectation est <- • les deux caract`eres < et - plac´es obligatoirement l’un `a la suite de l’autre: 53 / 94
  87. 87. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Expression et affectation 3 Lors d’une affectation, une expression est ´evalu´ee, mais le r´esultat est stock´e dans un objet (variable) et rien n’est affich´e `a l’´ecran • Le symbole d’affectation est <- • les deux caract`eres < et - plac´es obligatoirement l’un `a la suite de l’autre: R code 2.12 a <- 5 a ## [1] 5 b <- a - 2 b ## [1] 3 53 / 94
  88. 88. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un vector • L’indexation sert principalement `a deux choses 54 / 94
  89. 89. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un vector • L’indexation sert principalement `a deux choses 1 extraire des ´el´ements 2 remplacer des ´el´ements 54 / 94
  90. 90. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un vector • L’indexation sert principalement `a deux choses 1 extraire des ´el´ements 2 remplacer des ´el´ements R code 2.13 # cr´eation d'un vecteur x <- c(a = -1, b = 2, c = 8, d = 10) # extraction par position x[1] # extraction par ´etiquette x["c"] # remplacer le deuxi`eme ´el´ement par 5 x[2] <- 5 54 / 94
  91. 91. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un data frame et matrix • L’indexation des observations se fait `a partir des rang´ees et colonnes du data frame et matrix: d[rang´ee,colonne] 55 / 94
  92. 92. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un data frame et matrix • L’indexation des observations se fait `a partir des rang´ees et colonnes du data frame et matrix: d[rang´ee,colonne] R code 2.14 # cr´eation d'un data frame d <- data.frame(Noms = c("Pierre", "Jean", "Jacques"), Age = c(42, 34, 19), Fumeur = c(TRUE, TRUE, FALSE)) d[1, ] # premi`ere rang´ee d[ ,1] # premi`ere colonne d[3,2] # troisi`eme rang´ee, deuxi`eme colonne 55 / 94
  93. 93. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Indexation d’un list R code 2.15 # cr´eation d'un list x <- list(joueur = c("V", "C"), score = c(10, 12)) # premier ´el´ement de la list x[[1]] # 1er ´el´ement du 2e ´el´ement de la list x[[2]][1] 56 / 94
  94. 94. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer et enregistrer des donn´ees et du code Table 2 : Les fonctions de bases pour importer et enregistrer des donn´ees et du code R fichiers objetsc script R importer read.table()a load() source() read.csv()b enregistrer write.table() save() File -> Save As.. write.csv() a chaque valeur est s´epar´ee par un espace b chaque valeur est s´epar´ee par une virgule c objets dans ton espace de travail (Environment) 57 / 94
  95. 95. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer des donn´ees • Il est n´ecessaire de pr´eciser le chemin d’acc`es au fichier s’il n’est pas dans le r´epertoire de travail 58 / 94
  96. 96. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer des donn´ees • Il est n´ecessaire de pr´eciser le chemin d’acc`es au fichier s’il n’est pas dans le r´epertoire de travail • getwd(): connaˆıtre le r´epertoire de travail 58 / 94
  97. 97. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer des donn´ees • Il est n´ecessaire de pr´eciser le chemin d’acc`es au fichier s’il n’est pas dans le r´epertoire de travail • getwd(): connaˆıtre le r´epertoire de travail • setwd(): modifier le r´epertoire de travail 58 / 94
  98. 98. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer des donn´ees • Il est n´ecessaire de pr´eciser le chemin d’acc`es au fichier s’il n’est pas dans le r´epertoire de travail • getwd(): connaˆıtre le r´epertoire de travail • setwd(): modifier le r´epertoire de travail R code 2.16 # modifier le r´epertoire de travail setwd("~/git_repositories/atelier-R-GERAD/data") # importer les fichiers # affectation aux objets 'lung' et 'admit' lung <- read.csv("lung.csv") admit <- read.table("admit.txt") 58 / 94
  99. 99. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Importer du code R `a partir d’un script R code 2.17 # modifier le r´epertoire de travail setwd("~/git_repositories/atelier-R-GERAD/script") # ex´ecute les commandes R du script 'mtcars.R' # et montre le output source("mtcars.R", echo = TRUE) # sauvegarde les objets du environment save(df, fit, file = "mtcars.RData") # supprime les objets de ton environment rm(df, fit) # importer les objets R de 'mtcars.RData' load("mtcars.RData") 59 / 94
  100. 100. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Installer des packages additionnels dans R • Un package R est un ensemble coh´erent de fonctions, de jeux de donn´ees et de documentation permettant de compl´eter les fonctionnalit´es du syst`eme ou d’en ajouter de nouvelles • La liste compl`ete de ces packages est disponible sur le site METACRAN 60 / 94
  101. 101. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Installer des packages additionnels dans R • Un package R est un ensemble coh´erent de fonctions, de jeux de donn´ees et de documentation permettant de compl´eter les fonctionnalit´es du syst`eme ou d’en ajouter de nouvelles • La liste compl`ete de ces packages est disponible sur le site METACRAN R code 2.18 # installer des packages pour cr´eer des rapports # reproductibles install.packages(c("knitr","rmarkdown")) # pour avoir acc`es aux fonctions dans ces packages library(knitr) library(rmarkdown) 60 / 94
  102. 102. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire 61 / 94
  103. 103. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire des commandes de bases sessionInfo() install.packages() library()texxxx setwd()teccc getwd()teccc rm()tevvvvvvv ls()tevvvvvvv c() data.frame() matrix() list() read.table() write.table() load() save()text source() Espace de travail Objets R les plus utilis´es Acc´eder les donn´ees et scripts R 62 / 94
  104. 104. 3. Graphiques
  105. 105. Objectifs du chapitre 1 Comprendre la syntaxe de la fonction plot 2 Cr´eer des boxplot, histogram et density plot 3 Comment sauvegarder des graphiques
  106. 106. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot 65 / 94
  107. 107. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Introduction aux graphiques en R • R offre une vari´et´e de graphiques remarquables • Pour avoir une petite id´ee des possibilit´es offertes, il suffit de taper la commande demo(graphics) 66 / 94
  108. 108. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot • La fonction plot peut prendre plusieurs arguments et types d’objets 67 / 94
  109. 109. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot • La fonction plot peut prendre plusieurs arguments et types d’objets R code 3.1 # Plot des valeurs d'un vecteur contre leurs indices # ´equivalent `a plot(mtcars[,"mpg"]) plot(mtcars$mpg, xlab = "Index", ylab = "mpg", main = "Titre") # Graphique des couples (x, y) plot(mtcars$mpg, mtcars$disp, xlab = "mpg", ylab = "disp", main = "mpg vs. disp") 67 / 94
  110. 110. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot • La fonction plot peut aussi prendre un objet du mod`ele lin´eaire comme argument 68 / 94
  111. 111. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot • La fonction plot peut aussi prendre un objet du mod`ele lin´eaire comme argument • Ceci est un exemple qui d´emontre pourquoi R est un langage orient´ee objet 68 / 94
  112. 112. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction plot • La fonction plot peut aussi prendre un objet du mod`ele lin´eaire comme argument • Ceci est un exemple qui d´emontre pourquoi R est un langage orient´ee objet R code 3.2 # importer 'mtcars.RData' load("mtcars.RData") # Graphiques des 4 diagnostiques # du mod`ele lin´eaire # placer dans 2 rang´es et 2 colonnes par(mfrow=c(2,2)) plot(fit) 68 / 94
  113. 113. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction histogram et boxplot 69 / 94
  114. 114. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction histogram • Utile pour voir la distribution des donn´ees • Pour les donn´ees continues et univari´ees 70 / 94
  115. 115. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction histogram • Utile pour voir la distribution des donn´ees • Pour les donn´ees continues et univari´ees R code 3.3 # la taille de 237 ´etudiants disponibles dans le jeu # de donn´ees 'survey' du library(MASS) library(MASS) # voir le nom des colonnes names(survey) # histogram de la taille et montrer la fr´equence # de chaque barre hist(survey$Height, labels = TRUE) 70 / 94
  116. 116. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction boxplot • Utile pour voir la diff´erence d’une variable continue parmi plusieurs groupes 71 / 94
  117. 117. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction boxplot • Utile pour voir la diff´erence d’une variable continue parmi plusieurs groupes R code 3.4 # visualiser la diff´erence de taille entre les # hommes et les femmes dans le jeux # de donn´ees 'survey' du library(MASS) boxplot(survey$Height ~ survey$Sex, ylab = "Taille (cm)", col = c("lightpink","lightblue")) 71 / 94
  118. 118. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sauvegarder les graphiques • 2 fonctions principales: pdf() et png() • l’argument de ces fonctions est le nom du fichier d´esir´e 72 / 94
  119. 119. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sauvegarder les graphiques • 2 fonctions principales: pdf() et png() • l’argument de ces fonctions est le nom du fichier d´esir´e R code 3.5 # enregistrer dans le r´epertoire de travail courant pdf("boxplot_survey.pdf") boxplot(survey$Height ~ survey$Sex, ylab = "Taille (cm)") dev.off() 72 / 94
  120. 120. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire 73 / 94
  121. 121. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire des commandes de graphiques plot() hist()texxxx boxplot()texxxx xlab ylabtextttt maintextttt typetextttt coltextttt pdf() png()textttt dev.off()textttt Fonctions pour cr´eer les graphiques Arguments communs pour ces fonctions Fonctions pour enregistrer les graphiques 74 / 94
  122. 122. 4. Statistiques
  123. 123. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Moyenne, ´ecart type 76 / 94
  124. 124. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Moyenne, variance, ´ecart type, minimum, maximum • fonctions principales: mean(), var(), sd(), min(), max() 77 / 94
  125. 125. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Moyenne, variance, ´ecart type, minimum, maximum • fonctions principales: mean(), var(), sd(), min(), max() • la fonction summary() est utile pour calculer quelques statistiques de bases pour un data frame 77 / 94
  126. 126. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Moyenne, variance, ´ecart type, minimum, maximum • fonctions principales: mean(), var(), sd(), min(), max() • la fonction summary() est utile pour calculer quelques statistiques de bases pour un data frame R code 4.1 # enregistrer dans le r´epertoire de travail courant summary(mtcars) 77 / 94
  127. 127. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction apply • Pour calculer des statistiques plus compliqu´ees sur un data frame (ou matrix), on utilise la fonction apply 78 / 94
  128. 128. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction apply • Pour calculer des statistiques plus compliqu´ees sur un data frame (ou matrix), on utilise la fonction apply • La fonction apply sert `a appliquer une fonction quelconque sur une partie d’un matrix ou data frame 78 / 94
  129. 129. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction apply • La syntaxe de la fonction est la suivante: apply(X, MARGIN, FUN) • X: un matrix ou data frame • MARGIN: 1 si l’on veut faire des calculs sur les rang´ees, 2 sur les colonnes • FUN: est la fonction `a appliquer 79 / 94
  130. 130. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction apply • La syntaxe de la fonction est la suivante: apply(X, MARGIN, FUN) • X: un matrix ou data frame • MARGIN: 1 si l’on veut faire des calculs sur les rang´ees, 2 sur les colonnes • FUN: est la fonction `a appliquer R code 4.2 # variance par ligne apply(mtcars, 1, var) 79 / 94
  131. 131. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction La fonction apply R code 4.3 # variance par colonne apply(mtcars, 2, var) # ´ecart type par colonne apply(mtcars, 2, sd) # minimum de chaque rang´ee apply(mtcars, 1, min) # maximum de chaque rang´ee apply(mtcars, 1, max) 80 / 94
  132. 132. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Test t et analyse de variance 81 / 94
  133. 133. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Test t • la fonction pour faire un test t est t.test() 82 / 94
  134. 134. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Test t • la fonction pour faire un test t est t.test() R code 4.4 # la taille de 237 ´etudiants disponible dans le jeux # de donn´ees 'survey' du library(MASS) # est-ce qu'il y a une diff´erence de taille entre # les hommes et les femmes? t.test(Height ~ Sex, data = survey) 82 / 94
  135. 135. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyse de variance • La fonction pour l’analyse de variance est aov 83 / 94
  136. 136. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyse de variance • La fonction pour l’analyse de variance est aov • Prenons un jeux de donn´ees disponible dans R: InsectSprays 83 / 94
  137. 137. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyse de variance • La fonction pour l’analyse de variance est aov • Prenons un jeux de donn´ees disponible dans R: InsectSprays • 6 insecticides ont ´et´e test´es 12 fois en culture, la r´eponse observ´ee ´etant le nombre d’insectes 83 / 94
  138. 138. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyse de variance • La fonction pour l’analyse de variance est aov • Prenons un jeux de donn´ees disponible dans R: InsectSprays • 6 insecticides ont ´et´e test´es 12 fois en culture, la r´eponse observ´ee ´etant le nombre d’insectes • Le but c’est de voir s’il y a une diff´erence importante entre les 6 insecticides par rapport `a le nombre d’insectes 83 / 94
  139. 139. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Analyse de variance R code 4.5 # boxplot pour voir la diff´erence entre # les groupes boxplot(InsectSprays$count ~ InsectSprays$spray) # Les r´esultats ne sont pas affich´es, ceux-ci sont # copi´es dans un objet nomm´e aov.spray aov.spray <- aov(count ~ spray, data = InsectSprays) # sommaire des r´esultats summary(aov.spray) 84 / 94
  140. 140. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Mod`eles lin´eaires 85 / 94
  141. 141. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les formules • Les formules repr´esentent un ´el´ement-cl´e des analyses statistiques avec R 86 / 94
  142. 142. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les formules • Les formules repr´esentent un ´el´ement-cl´e des analyses statistiques avec R • La notation utilis´ee est la mˆeme pour (presque) toutes les fonctions 86 / 94
  143. 143. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les formules • Les formules repr´esentent un ´el´ement-cl´e des analyses statistiques avec R • La notation utilis´ee est la mˆeme pour (presque) toutes les fonctions • Une formule est typiquement de la forme y ∼ model 86 / 94
  144. 144. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les formules • Les formules repr´esentent un ´el´ement-cl´e des analyses statistiques avec R • La notation utilis´ee est la mˆeme pour (presque) toutes les fonctions • Une formule est typiquement de la forme y ∼ model 1 y: est la r´eponse analys´ee 2 model: est un ensemble de termes pour lesquels les param`etres sont estim´es 86 / 94
  145. 145. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Les formules • Les formules repr´esentent un ´el´ement-cl´e des analyses statistiques avec R • La notation utilis´ee est la mˆeme pour (presque) toutes les fonctions • Une formule est typiquement de la forme y ∼ model 1 y: est la r´eponse analys´ee 2 model: est un ensemble de termes pour lesquels les param`etres sont estim´es • Ces termes sont s´epar´es par des symboles arithm´etiques mais qui ont ici une signification particuli`ere: a+b, a*b 86 / 94
  146. 146. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Mod`eles lin´eaires R code 4.6 # importer 'admit.txt' admit <- read.table("admit.txt", header = TRUE) # est-ce que gpa et rank sont reli´es `a gre fit <- lm(gre ~ gpa+rank, data = admit) # voir les r´esultats summary(fit) 87 / 94
  147. 147. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction GLM R code 4.7 # r´egression logistique fit.glm <- glm(admit ~ gre+gpa+rank, data = admit, family = binomial(link = "logit")) # voir les r´esultats summary(fit.glm) 88 / 94
  148. 148. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire 89 / 94
  149. 149. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Sommaire des commandes de statistiques mean() var()texxxxxx sd()texxxx min()texxxx max()texxxx median()texxxx apply()texxxx aov() t.test()textttt chisq.test()textttt lm() glm()textdddttt Fonctions pour des statistiques descriptives Tests statistiques Fonctions pour les mod`eles de r´egression 90 / 94
  150. 150. 5. Cr´eer des rapports
  151. 151. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Introduction 92 / 94
  152. 152. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Introduction • http://rmarkdown.rstudio.com/ • http://shiny.rstudio.com/gallery/ 93 / 94
  153. 153. Atelier sur le logiciel R 1.Pr´esentation du langage R Pourquoi ˆetes-vous l`a? Bref historique Caract´eristiques de R D´emarrer une session 2.Bases du langage R Les fonctions Les objets R Commandes R Sommaire 3. Graphiques La fonction plot histogram et boxplot Sommaire 4. Statistiques Moyenne, ´ecart type Test t et analyse de variance Mod`eles lin´eaires Sommaire 5. Rapports reproductibles Introduction Session Information • R version 3.2.1 (2015-06-18), x86_64-pc-linux-gnu • Base packages: base, datasets, graphics, grDevices, methods, stats, utils • Other packages: data.table 1.9.4, dplyr 0.4.1, ggplot2 1.0.1, knitr 1.10.5, xtable 1.7-4 • Loaded via a namespace (and not attached): assertthat 0.1, chron 2.3-45, colorspace 1.2-6, DBI 0.3.1, digest 0.6.8, evaluate 0.7, formatR 1.2, grid 3.2.1, gtable 0.1.2, highr 0.5, magrittr 1.5, MASS 7.3-43, munsell 0.4.2, parallel 3.2.1, plyr 1.8.3, proto 0.3-10, Rcpp 0.11.6, reshape2 1.4.1, scales 0.2.5, stringi 0.5-5, stringr 1.0.0, tools 3.2.1 94 / 94

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