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Vous en avez assez d’utiliser toujours les mêmes couleurs pour vos graphiques?R a 657 couleurs prédéfinies… colors()Read More →

La manière la plus simple d’ajuster une fonction à des données est la méthode "géométrique" des moindres carrés (minimiser la somme des carrés des écarts correspond à maximiser la vraisemblance avec une loi normale). La fonction nls de R permet de réaliser ceci de manière simple. Voyons deux exemples : #exemple modèle de croissance exponentiel #on crée une fonction qui correspond à un modèle de Malthus malthus<-function(t,N0,r){N0*exp(r*t)} t<-seq(0:100) NO<-2 r<-0.05 plot(malthus(t,NO,r)~t,type=’l’,col=’green’,lwd=2) #on crée des données en ajoutant du bruit sim<-malthus(t,NO,r)+rnorm(t,sd=0.3*malthus(t,NO,r)) plot(sim~t,pch=20) #on ajuste la fonction sur les données simulées en utilisant les moindres carrés fitmalthus<-nls(sim~malthus(t,a,b),start=list(a=1,b=0.01)) fitmalthus summary(fitmalthus) #on vérifie plot(sim~t,pch=20) lines(malthus(t,NO,r)~t,type=’l’,col=’green’,lwd=2) lines(malthus(t,coef(fitmalthus)[1],coef(fitmalthus)[2])~t,type=’l’,col=’red’,lwd=2) #exemple 2 avecRead More →

Pour éviter de se tromper dans l’ordre où les paramètres sont passés à une fonction, il vaut mieux les nommer. Ainsi l’ordre n’importera pas. Cela permet en plus de passer une valeur par défaut. essai<-function(par1=3, par2=20) {print(par1)print(par2)}essai()#[1] 3#[1] 20essai(1,2)#[1] 1#[1] 2essai(par1=1)#[1] 1#[1] 20essai(par2=10)#[1] 3#[1] 10essai(par2=10, par1=4)#[1] 4#[1] 10Read More →

Par défaut, R n’utilise qu’une seule fenêtre graphique. Il efface alors les anciens graphiques quand on en génère un nouveau. Il faut utiliser x11() pour ouvrir une nouvelle fenêtre data(iris)plot(iris)x11()plot(1:10) Sous windows avec l’interface graphique par défaut, le nombre de fenêtres simultanées est limité a 65. Il faut donc faire attention.Read More →

Pour fermer la dernière fenêtre vous pouvez utiliser dev.off() data(iris)plot(iris)plot(1:10)dev.off() # ferme le dernier graphiqueRead More →