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R possède de nombreuses fonctions de base souvent bien utiles, en voici quelques unes. On crée deux vecteurs : a<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)b<-c(11,12,13,14,15,16,17,18,19,20) Longueur des vecteurs : length(a)length(b) Minimum et maximum : min(a)min(b)max(a)max(b) Etendue : range(a)range(b) Moyenne et médiane : mean(a)mean(b)median(a)median(b) Quantile et écart inter-quantile : quantile(a)quantile(b)IQR(a)IQR(b) Variance et écart-type : var(a)var(b)sd(a)sd(b) Concaténation de a et b : c<-c(a,b)cd<-c(b,a)d Somme des éléments du vecteur, produit, différence des éléments consécutifs du vecteur, somme cummulée : v<-c(1,2,3,4)sum(v) #1+2+3+4prod(v) #123*4diff(v) #2-1,3-2,4-3cumsum(v) #1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4Read More →

var <- exprRead More →

Vous voulez représenter vos données avec la boîte à moustache de Mr Tukey (boxplot)? Rien de plus facile avec R. #jeu de données fictif pour exemplea<-c(1,1,1,5,5,5,5,6,6,8,8,20,30)b<-c(0.5,4,5,6,6,6,6,6,7,7,7,7,8)#traçons les boxplots de base avec la fonction boxplotboxplot(a)boxplot(b)#on enlève les outliers, en mettant outline=FALSEboxplot(a,outline=FALSE)boxplot(b,outline=FALSE)#pour les mettre à l’horizontalboxplot(a,horizontal=TRUE)boxplot(b,horizontal=TRUE)#changer de couleurboxplot(a,border="blue")boxplot(b,border="purple")#nouveau jeu de données plus complexen<-c(1,1,1,5,5,5,5,6,6,8,8,20,30,0.5,4,5,6,6,6,6,6,7,7,7,7,8,3,5,8,8,8,8,8,9,9,9,9,11,12)m<-c(rep(‘A’,13),rep(‘B’,13),rep(‘C’,13))data<-data.frame(N=n,M=m)#on visualise le tableau ainsi créédatasummary(data)#On a 13 mesures pour chaque modalité (A,B,C)#comment avoir les boxplots pour chaque modalité?boxplot(data$N~data$M)#on enlève les outliers boxplot(data$N~data$M,outline=FALSE)#on change les couleurs avec l’argument borderboxplot(data$N~data$M,outline=FALSE,border=c("blue","purple","green"))#on change les noms avec names: A devient mesure1, B mesure2, C mesure3boxplot(data$N~data$M,outline=FALSE, names=c("mesure1","mesure2","mesure3"))#on ajoute les légendesboxplot(data$N~data$M,xlab="légende x",ylab="légende y",main="boxplot")#on colore les boîtes avec l’argument colboxplot(data$N~data$M,outline=FALSE,col=c("blue","purple","green")) #on changeRead More →

2348 Il est souvent utile de pouvoir comparer deux séries de données en algorithmique. Il existe quelques fonctions qui permettent ceci : #Prenons 2 séries de valeurs x=c(1,5,8,6,4,9,3,8) y=c(5,5,4,3,8,7,7) La fonction union(x,y) donne un vecteur composé des éléments qui se trouvent dans x ou dans y (union de x et de y). union(x,y) #donnera 1 5 8 6 4 9 3 7 union(y,x) #donnera 5 4 3 8 7 1 6 9 NB : on obtient le même résultat avec unique(c(x,y)) La fonction intersect(x,y) donne un vecteur composé des éléments qui se trouvent à la fois dans x et dans y (intersection de x etRead More →

Devant les importantes possibilités de R, il est possible et utile de lancer certaines recherches en ligne de commande pour trouver des fonctions ou des paquets associés.(NB : une connexion internet est requise) Tout d’abord, pour obtenir l’aide (en anglais) d’une fonction, il y a 2 possibilités : help(LaFonction) #LaFonction = le nom de la fonction#ou?LaFonction#Exemple avec la fonction matrix() qui permet de créer une matrice?matrix Si R vous renvoie un message d’erreur disant que "LaFonction" n’existe pas, c’est que : – soit elle n’existe effectivement pas ! Dans ce cas, vous pouvez essayer de rechercher une fonction qui permet ce que vous voulez viaRead More →