25 juin
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Dans graphique
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Pour ajouter des cercles à un graphiques (ou simplement tracer des cercles) vous pouvez utiliser la fonction symbols qui permet d’ailleurs de tracer également des carrés, rectangles, étoiles etc…Un petit exemple pour les cercles: # coordonnées du centre des cerclesax<-c(20,20,20,80,80,80)by<-c(80,20,20,80,20,20)#tailles<-c(1,1,2,1,1,2)#couleurcouleur<-c(« black », »black », »grey », »blue », »green », »grey »)#on trace les cercles sur un graphiquesymbols(ax,by,circles=s,inches=1,fg=couleur,xlim=c(0,100),ylim=c(0,100),lwd=2.5) #pour le fun on ajoute un carré en rouge symbols(50,50,squares=10,inches=1,fg= »red »,add=TRUE,lwd=2.5)Read More →

25 juin
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Dans graphique
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Il peut être utile d’ajouter des flèches à vos graphiques R. La fonction arrows est là pour vous! Comme toujours commencez par regarder les arguments de la fonction : ?arrowsLes 4 premiers aruguments correspondent aux coordonnées (vecteurs de coordonnées pour plusieurs flèches) de début et de fin de la flèche. N’hesitez pas à utiliser la fonction locator() pour vous aider à trouver ces coordonnées. Ensuite vous pouvez choisir où se trouve le bout de la flèche avec l’arguement code. Enfin comme pour les courbes vous pouvez modifier l’épaisseur, la couleur et le type de trait avec lwd,col et lty. Voici un exemple #coordonnées des flechesRead More →

01 mai
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Dans Test
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R intégre e natif tout ce qu’il faut pour réaliser un test de khi2 vous pouvez utilser la fonction chisq.testPrenons un cas courant de comparaison de deux variables qualitative : on veut savoir s’il existe une différence d’incidence dans un groupe donnée entre les hommes et le femmes pour une maladie donnée. 50 hommes dont 15 malades70 femmes dont 20 malades mat<-matrix(c(15,35,20,50), 2, 2, byrow=TRUE) chisq.test(mat) dans le cas présent on a une p.value de 0,97, on ne peut donc vraiment pas rejeter l’hypothese d’equivalence entre les hommes et les femmes.Read More →

03 mars
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Dans graphique
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Par exemple, si l’on veut placer des lettres sur un Barplot pour indiquer si les groupes sont significativement différents ou non ; utiliser la fonction locator() en précisant dans les parenthèses le nombre de points dont on cherche les coordonnées : il suffit alors de cliquer sur le graphe à l’endroit où l’on veut… barplot(c(1,2,3),space=c(0.5,0.5,0.5),ylim=c(0,3.5))locator(3)#Là, cliquer en 3 endroits du graphe…text(c(1,2.5,4),c(1.17,2.18,3.17),c(« a », »b », »c »),font=2)Read More →

02 février
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Dans graphique
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Considérons un exemplela masse des larves de papillons varie avec la température et de la nourriture (plante)Pour tracer un barplot avec les barres d’erreur de ces deux facteurs : attach(data)mean.mass<-tapply(mass,list(T,H),mean)       # calcul de la moyenne pour chaque groupe sd<-tapply(mass,list(T,H),sd)                         # ou T est le facteur Température et H le facteur plantelength<-tapply(DTp,list(T,H),length)sqrt<-sqrt(length)length<-as.numeric(length)se<-sd/sqrt                                                   #calcul de l’erreur standard pour chaque groupegraphemass<-barplot(mean.mass,beside=TRUE,density=c(0,30),col=1,ylim=c(0,15.2),font=3,ylab= »masse (mg) »,)library(nmle)                                                #nécessaire pour appeler la fonction « segments » segments(graphemass, mean.mass -se,graphemass, mean.mass +se)       segments(graphemass-0.1, mean.mass -se,graphemass+0.1, mean.mass -se)segments(graphemass-0.1, mean.mass +se,graphemass+0.1, mean.mass +se)]Read More →

05 janvier
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Dans fonctions utiles
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La fonction sample permet de tirer, avec ou sans remise, un certain nombre d’éléments dans un vecteur. sample(1:10,1) # on tire une valeur au hasard entre 1 et 10 sample(1:10,3) # on en tire 3 sample(1:10,10)# on en tire 10.. en pratique on mélange les 10 éléments sample(1:10,3,replace = T)# on en tire 3 parmi 10.. avec remise ( on peut très bien avoir c(7,7,2) ) On peut aussi noter le paramètre prob qui permet de définir la probabilité de chaque élément d’être tiré au hasard.Read More →

23 décembre
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Dans base indispensable, fonctions utiles, manipulation de données, Transformation de données
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R n’aime pas les boucles: c’est long, parfois ca plante..mais surtout c’est long :). Une des fonctions qu’il faut absolument maîtriser est apply. Elle permet de réaliser en parallèle la même opération sur toutes les lignes/ toutes les colonnes d’une matrice ou d ‘un jeu de données. Pour utiliser apply, il faut créer une fonction qui prend en paramètre un vecteur et qui nous ressort une transformation de ce vecteur. que ce vecteur soit de la forme qu’une ligne ou qu’une colonne de notre jeu de données (prendre en compte les variables quali, l’ordre des variables..) lancer apply sur son jeu de données, en précisantRead More →

15 décembre
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Dans graphique
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La palette correspond à l’ensemble des couleurs actives. Vous pouvez l’afficher et la modifier avec la fonction palette() palette() Il existe de nombreuses palettes prédéfinies : hsv(), gray(), rainbow(), heat.colors(), terrain.colors(), topo.colors(), cm.colors().Vous pouvez ainsi modifier la palette : palette(gray(1:10/10))palette() Enfin il existe des librairies comme RColorBrewer qui permettent d’utiliser différentes palettes adaptées à divers graphiques.Read More →