09 octobre
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Dans statistiques
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Calculer des Fréquences avec la Fonction table en R Dans le domaine de l’analyse de données, il est souvent nécessaire de comprendre la distribution des valeurs d’une variable. Une manière simple et efficace de le faire est d’utiliser la fonction table en R, qui permet de calculer les fréquences des différentes valeurs d’un vecteur. Qu’est-ce que la fonction table ? La fonction table crée un tableau de contingence qui montre le nombre d’occurrences de chaque valeur unique dans un vecteur. Cela est particulièrement utile pour les variables catégorielles, mais peut également être utilisé pour des données numériques. Exemple Pratique Imaginons que nous avons un vecteurRead More →

08 octobre
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Dans conditions
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Apprendre à utiliser switch pour des conditions multiples en R Dans le langage de programmation R, il est fréquent de devoir gérer des conditions multiples. Pour cela, la fonction switch peut s’avérer très utile. Elle permet de simplifier le code lorsque vous avez plusieurs cas à traiter en fonction d’une variable. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser switch avec un exemple concret. Qu’est-ce que switch ? La fonction switch évalue une expression et renvoie une valeur en fonction du résultat de cette évaluation. Elle est particulièrement utile lorsque vous avez une variable qui peut prendre plusieurs valeurs, et que vous souhaitez exécuter unRead More →

07 octobre
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Dans chaines de caractères
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Apprendre à utiliser stringr pour manipuler des chaînes de caractères en R La manipulation des chaînes de caractères est une tâche courante en programmation, et le package stringr en R facilite grandement cette tâche. Dans cet article, nous allons explorer quelques fonctions de base de stringr pour vous aider à manipuler des chaînes de caractères de manière efficace. Installation et chargement de stringr Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package stringr. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« stringr ») Ensuite, chargez le package dans votre session R : library(stringr) Fonctions de base Voici quelques-unes des fonctions les plus utiles de stringr : str_length()Read More →

04 octobre
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Dans dépendances
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Apprendre à utiliser pak pour gérer les dépendances en R La gestion des dépendances est une tâche essentielle pour tout développeur R. Le package pak simplifie ce processus en permettant d’installer, de mettre à jour et de gérer les packages de manière efficace. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser pak pour gérer vos dépendances en R avec un exemple concret. Qu’est-ce que pak ? pak est un package qui facilite l’installation et la gestion des packages R. Il est conçu pour être rapide et efficace, en utilisant des techniques modernes pour résoudre les dépendances. Contrairement à install.packages(), pak gère les conflits de versionRead More →

03 octobre
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Dans parallélisation
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Appliquer des fonctions de manière parallèle avec furrr Dans le monde de la programmation en R, il est souvent nécessaire de traiter de grandes quantités de données ou d’effectuer des calculs intensifs. Pour améliorer l’efficacité de ces opérations, on peut utiliser le parallélisme, qui permet d’exécuter plusieurs tâches simultanément. Le package furrr est une excellente solution pour appliquer des fonctions de manière parallèle en R, en s’appuyant sur la syntaxe familière de purrr. Installation de furrr Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package furrr. Vous pouvez l’installer depuis CRAN avec la commande suivante : install.packages(« furrr ») Exemple concret Imaginons que nous souhaitions calculer le carréRead More →

02 octobre
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Dans modélisation
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Ajuster une régression linéaire avec lm en R La régression linéaire est une méthode statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes. En R, la fonction lm() est utilisée pour ajuster un modèle de régression linéaire. Dans cet article, nous allons explorer comment utiliser cette fonction avec un exemple concret. Comprendre la fonction lm() La fonction lm() prend la forme suivante : lm(formule, data) formule : une formule qui décrit la relation entre les variables. Par exemple, y ~ x1 + x2 indique que y est la variable dépendante et x1 et x2 sont les variables indépendantes.Read More →

01 octobre
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Dans modélisation
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Ajuster un modèle de régression logistique avec glm en R La régression logistique est une méthode statistique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante binaire et une ou plusieurs variables indépendantes. Dans cet article, nous allons voir comment ajuster un modèle de régression logistique en utilisant la fonction glm() de R. Qu’est-ce que la régression logistique ? La régression logistique est utilisée lorsque la variable cible est binaire, c’est-à-dire qu’elle prend deux valeurs, souvent codées comme 0 et 1. Par exemple, nous pourrions vouloir prédire si un client va acheter un produit (1) ou non (0) en fonction de certaines caractéristiques. Exemple concretRead More →

30 septembre
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Dans modélisation
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Ajuster des modèles non linéaires avec nls en R L’ajustement de modèles non linéaires est une tâche courante en analyse de données, surtout lorsque les relations entre les variables ne peuvent pas être décrites par une simple droite. En R, la fonction nls() (pour « non-linear least squares ») permet d’ajuster des modèles non linéaires à des données. Qu’est-ce que nls() ? La fonction nls() est utilisée pour ajuster des modèles non linéaires en minimisant la somme des carrés des résidus. Cela signifie qu’elle cherche à trouver les paramètres du modèle qui rendent les prédictions aussi proches que possible des valeurs observées. Exemple concret Imaginons que nousRead More →

27 septembre
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Dans classification
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Ajuster des modèles de classification avec glmnet Le package glmnet en R est un outil puissant pour ajuster des modèles de régression et de classification, en particulier lorsque nous avons des données avec un grand nombre de variables prédictives. Ce package utilise la régularisation Lasso et Ridge, ce qui permet de gérer la multicolinéarité et de sélectionner des variables pertinentes. Installation et chargement du package Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé le package glmnet. Vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« glmnet ») Ensuite, chargez le package : library(glmnet) Exemple concret : Classification avec le jeu de données Iris Nous allons utiliser le célèbre jeuRead More →

26 septembre
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Dans visualisation
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Ajouter une régression linéaire à un graphique avec ggplot2 La visualisation des données est une étape cruciale dans l’analyse des données. L’un des moyens les plus efficaces pour comprendre la relation entre deux variables est d’ajouter une régression linéaire à un graphique. Dans cet article, nous allons voir comment le faire en utilisant le package ggplot2 en R. Installation et chargement des packages Avant de commencer, assurez-vous d’avoir installé et chargé le package ggplot2. Si vous ne l’avez pas encore fait, vous pouvez l’installer avec la commande suivante : install.packages(« ggplot2 ») Ensuite, chargez le package : library(ggplot2) Exemple de données Pour cet exemple, nous allons utiliserRead More →