27 janvier
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Dans échantillonnage
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Échantillonner des données avec sample en R L’échantillonnage est une technique essentielle en statistique, permettant de sélectionner un sous-ensemble d’individus ou d’éléments à partir d’une population plus large. En R, la fonction sample() est un outil puissant pour réaliser cet échantillonnage. Cet article vous expliquera comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. La fonction sample() La fonction sample() en R permet de tirer au sort des éléments d’un vecteur. Sa syntaxe de base est la suivante : sample(x, size, replace = FALSE, prob = NULL) x : un vecteur d’éléments à échantillonner. size : le nombre d’éléments à échantillonner. replace : un booléen indiquantRead More →

24 janvier
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Dans visualisation
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Visualiser des distributions avec des histogrammes dans ggplot2 La visualisation des données est une étape cruciale dans l’analyse statistique. Parmi les outils disponibles, les histogrammes sont particulièrement utiles pour représenter la distribution d’une variable quantitative. Dans cet article, nous allons explorer comment créer des histogrammes en utilisant le package ggplot2 en R. Qu’est-ce qu’un histogramme ? Un histogramme est un graphique qui représente la fréquence d’apparition des valeurs d’une variable. Il divise les données en intervalles (ou « bins ») et affiche le nombre d’observations dans chaque intervalle. Cela permet de visualiser la forme de la distribution des données, d’identifier des tendances, des asymétries ou des anomalies.Read More →

23 janvier
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Dans vectorisation
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Vectoriser des opérations pour améliorer la performance en R La vectorisation est une technique essentielle en R qui permet d’améliorer la performance des opérations sur des données. Contrairement aux boucles, qui traitent les éléments un par un, la vectorisation permet d’appliquer des opérations sur des vecteurs entiers, ce qui est généralement beaucoup plus rapide et efficace. Pourquoi vectoriser ? Performance : Les opérations vectorisées sont souvent optimisées en C, ce qui les rend plus rapides que les boucles en R. Lisibilité : Le code vectorisé est généralement plus concis et plus facile à lire. Simplicité : La vectorisation réduit le risque d’erreurs en éliminant laRead More →

22 janvier
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Dans validation
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Validation croisée d’un modèle avec caret en R La validation croisée est une technique essentielle en apprentissage automatique qui permet d’évaluer la performance d’un modèle sur des données non vues. Elle aide à éviter le surapprentissage (overfitting) en s’assurant que le modèle généralise bien. Dans cet article, nous allons explorer comment effectuer une validation croisée à l’aide du package caret en R. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package caret. Vous pouvez l’installer en utilisant la commande suivante : install.packages(« caret ») Ensuite, chargez le package : library(caret) Exemple de validation croisée Pour illustrer la validation croisée, nous allons utiliser leRead More →

21 janvier
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Dans transformation
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Utiliser tidyr::pivot_wider pour transformer des données Dans le traitement des données, il est souvent nécessaire de transformer la structure des données pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_wider(). Cette fonction permet de convertir des données de format long en format large, ce qui peut être particulièrement utile pour des analyses ou des visualisations. Qu’est-ce que le format long et le format large ? Format long : Chaque ligne représente une observation unique, avec des colonnes pour les variables et une colonne pour les valeurs. Par exemple, si nous avons des données sur les ventes deRead More →

20 janvier
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Dans réorganisation
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Utiliser tidyr::pivot_longer pour réorganiser des tableaux Dans le cadre de l’analyse de données, il est souvent nécessaire de réorganiser les tableaux pour faciliter l’analyse. L’une des fonctions les plus utiles pour cela dans le package tidyr est pivot_longer(). Cette fonction permet de transformer un tableau large en un tableau long, ce qui est souvent plus adapté pour certaines analyses et visualisations. Qu’est-ce qu’un tableau large et un tableau long ? Tableau large : Les données sont organisées avec des colonnes pour chaque variable. Par exemple, vous pourriez avoir une colonne pour chaque année de vente. Tableau long : Les données sont organisées avec une colonneRead More →

17 janvier
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Dans personnalisation
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Utiliser les thèmes dans ggplot2 pour personnaliser les graphiques Le package ggplot2 est l’un des outils les plus puissants pour créer des graphiques en R. L’une des fonctionnalités les plus intéressantes de ggplot2 est la possibilité de personnaliser l’apparence des graphiques à l’aide de thèmes. Les thèmes permettent de modifier l’apparence générale d’un graphique, y compris les couleurs, les polices, les arrière-plans, et bien plus encore. Qu’est-ce qu’un thème ? Un thème dans ggplot2 est un ensemble de paramètres qui contrôlent l’apparence des éléments d’un graphique. Par défaut, ggplot2 utilise un thème standard, mais vous pouvez le modifier pour qu’il corresponde à vos préférences ouRead More →

16 janvier
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Le
Dans tests
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Utiliser testthat pour tester un package R Lorsque vous développez un package R, il est crucial de s’assurer que votre code fonctionne comme prévu. Pour cela, la bibliothèque testthat est un outil incontournable qui facilite l’écriture de tests unitaires. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser testthat pour tester un package R avec un exemple concret. Installation de testthat Avant de commencer, assurez-vous que le package testthat est installé. Vous pouvez l’installer depuis CRAN avec la commande suivante : install.packages(« testthat ») Structure d’un package R Un package R a une structure spécifique. Pour cet exemple, nous allons créer un package simple appelé monpackage. Voici commentRead More →

15 janvier
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Le
Dans documentation
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Utiliser roxygen2 pour documenter un package R La documentation est un aspect essentiel du développement de packages en R. Une bonne documentation aide les utilisateurs à comprendre comment utiliser votre package et ses fonctions. roxygen2 est un outil populaire qui facilite la création de documentation en utilisant des commentaires dans le code. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser roxygen2 pour documenter un package R de manière simple et efficace. Installation de roxygen2 Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package roxygen2. Vous pouvez l’installer depuis CRAN avec la commande suivante : install.packages(« roxygen2 ») Structure d’un package R Un package R doit avoir une structureRead More →

14 janvier
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Dans fonction
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Utiliser return pour renvoyer des valeurs dans une fonction en R En R, les fonctions sont des blocs de code qui réalisent des tâches spécifiques. Lorsqu’une fonction est exécutée, elle peut renvoyer une valeur à l’aide de l’instruction return(). Cela permet de récupérer le résultat d’une fonction pour l’utiliser ultérieurement dans votre code. Pourquoi utiliser return ? L’instruction return() est utile lorsque vous souhaitez renvoyer une valeur spécifique d’une fonction. Bien que R renvoie automatiquement la dernière valeur calculée si return() n’est pas utilisé, il est souvent préférable d’utiliser return() pour des raisons de clarté et de lisibilité. Exemple concret Prenons un exemple simple :Read More →