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Le diagramme Quantile-Quantile est un outil graphique qui permet de comparer la pertinence de l’ajustement de données à un modèle théorique (loi de probabilité). Cela peut se révéler très pratique pour analyser la normalité des résidus d’un modèle linéaire par exemple. Cet outil permet également de comparer deux distributions : un alignement selon la première bissectrice indique la présence d’une identité de loi. R présente des fonctions de bases permettant de tracer des QQplot : qqplot produit un QQplot de deux jeux de donnéesqqnorm produit un QQplot pour une loi normaleqqline trace la droite de Henry Voyons un exemple d’utilisation #nombres aléatoires tirés d’une loi#normaleRead More →

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) #1*2*3*4diff(v) #2-1,3-2,4-3cumsum(v) #1, 1+2, 1+2+3, 1+2+3+4Read More →

var <- expr Assigne l’expression à la variable var = expr Assigne l’expression à la variable expr -> var Assigne l’expression à la variableRead More →