27 décembre
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Dans modélisation
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Utiliser des modèles mixtes avec lme4 en R Les modèles mixtes sont des outils statistiques puissants qui permettent de prendre en compte à la fois des effets fixes et des effets aléatoires dans les données. Ils sont particulièrement utiles lorsque les données sont structurées de manière hiérarchique ou lorsqu’il existe des corrélations au sein des groupes. Le package lme4 en R est l’un des outils les plus utilisés pour ajuster des modèles mixtes. Installation du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package lme4. Vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante : install.packages(« lme4 ») Exemple concret Imaginons que nous avons un jeu deRead More →

26 décembre
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Dans résumé
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Utiliser aggregate pour résumer des données en R La fonction aggregate en R est un outil puissant pour résumer des données en fonction de groupes. Elle permet de calculer des statistiques descriptives (comme la moyenne, la somme, etc.) pour des sous-ensembles de données, facilitant ainsi l’analyse de grandes bases de données. Syntaxe de base La syntaxe de la fonction aggregate est la suivante : aggregate(x, by, FUN, …) x : un objet (comme un data frame ou une matrice) contenant les données à résumer. by : une liste de vecteurs qui définissent les groupes. FUN : la fonction à appliquer pour résumer les données (parRead More →

25 décembre
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Dans boucle
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Utilisation de la fonction lapply en R La fonction lapply en R est un outil puissant qui permet d’appliquer une fonction à chaque élément d’une liste ou d’un vecteur. Elle renvoie une liste contenant les résultats de l’application de la fonction. C’est particulièrement utile lorsque vous souhaitez effectuer des opérations répétitives sur des éléments sans avoir à écrire des boucles explicites. Syntaxe de lapply La syntaxe de lapply est la suivante : lapply(X, FUN, …) X : un objet de type liste ou un vecteur. FUN : la fonction à appliquer. … : des arguments supplémentaires à passer à la fonction. Exemple concret Imaginons queRead More →

24 décembre
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Dans tri
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Trier des données avec dplyr::arrange Le tri des données est une opération courante en analyse de données. Avec le package dplyr en R, il est très facile de trier des données à l’aide de la fonction arrange(). Cet article vous montrera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que dplyr::arrange ? La fonction arrange() de dplyr permet de trier un tableau de données (data frame) en fonction d’une ou plusieurs colonnes. Vous pouvez trier les données par ordre croissant ou décroissant. Installation et chargement de dplyr Si vous n’avez pas encore installé le package dplyr, vous pouvez le faire avec la commande suivanteRead More →

23 décembre
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Dans corrélation
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Travailler avec des Matrices de Corrélation en R Les matrices de corrélation sont des outils statistiques essentiels pour analyser les relations entre plusieurs variables. En R, la fonction cor() permet de calculer la corrélation entre les colonnes d’un ensemble de données. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce qu’une Matrice de Corrélation ? Une matrice de corrélation est un tableau qui montre le coefficient de corrélation entre chaque paire de variables dans un ensemble de données. Les coefficients de corrélation varient entre -1 et 1 : 1 indique une corrélation positive parfaite, -1 indique une corrélation négativeRead More →

20 décembre
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Dans conversion
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Transformer les types de données en R : as.numeric, as.character, etc. En R, il est courant de travailler avec différents types de données, tels que les nombres, les chaînes de caractères et les facteurs. Parfois, il est nécessaire de transformer un type de données en un autre pour effectuer des analyses ou des manipulations. Les fonctions as.numeric(), as.character(), as.factor(), et d’autres, permettent de réaliser ces conversions facilement. Pourquoi transformer les types de données ? La transformation des types de données est essentielle pour plusieurs raisons : Compatibilité : Certaines fonctions nécessitent des types de données spécifiques. Analyse : Les analyses statistiques peuvent nécessiter des donnéesRead More →

19 décembre
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Dans performance
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Tester l’efficacité d’un code avec system.time en R Lorsque nous écrivons du code en R, il est souvent important de s’assurer que notre code s’exécute efficacement, surtout lorsque nous travaillons avec de grandes quantités de données ou des algorithmes complexes. Une des manières les plus simples de mesurer le temps d’exécution d’un morceau de code en R est d’utiliser la fonction system.time(). Qu’est-ce que system.time() ? La fonction system.time() mesure le temps nécessaire pour exécuter une expression R. Elle retourne un objet de type proc_time, qui contient trois valeurs : user : le temps CPU utilisé par le processus utilisateur. system : le temps CPURead More →

18 décembre
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Dans colonnes
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Sélectionner des colonnes avec select de dplyr Le package dplyr est l’un des outils les plus puissants et populaires pour la manipulation de données en R. L’une de ses fonctions les plus utilisées est select(), qui permet de choisir des colonnes spécifiques d’un tableau de données (data frame). Cet article vous expliquera comment utiliser select() avec des exemples concrets. Installation et chargement de dplyr Avant de commencer, assurez-vous que le package dplyr est installé et chargé dans votre session R. Vous pouvez le faire avec les commandes suivantes : install.packages(« dplyr ») # Installer dplyr si ce n’est pas déjà fait library(dplyr) # Charger le package UtilisationRead More →

17 décembre
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Dans modélisation
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Sélection de Variables avec stepAIC en R La sélection de variables est une étape cruciale dans le développement de modèles statistiques, car elle permet d’identifier les variables les plus pertinentes pour prédire une variable cible. L’une des méthodes populaires pour effectuer cette sélection est la méthode stepAIC du package MASS en R. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser stepAIC pour simplifier un modèle en éliminant les variables non significatives. Qu’est-ce que stepAIC ? stepAIC est une fonction qui utilise la méthode de sélection par étapes (stepwise selection) pour choisir les variables d’un modèle linéaire. Elle se base sur le critère d’information d’Akaike (AIC),Read More →

16 décembre
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Dans gestion des NA
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Supprimer des valeurs manquantes avec na.omit en R Dans l’analyse de données, il est fréquent de rencontrer des valeurs manquantes. Ces valeurs peuvent fausser les résultats de nos analyses et doivent souvent être traitées. L’une des méthodes les plus simples pour gérer les valeurs manquantes dans R est d’utiliser la fonction na.omit(). Cet article vous expliquera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Qu’est-ce que na.omit ? La fonction na.omit() est utilisée pour supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes (NA) d’un objet, comme un data frame ou une matrice. Lorsque vous appliquez na.omit(), R retourne un nouvel objet sans les lignes qui contiennentRead More →