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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 →

De nombreux systèmes sont modélisés par des équations différentielles ordinaires. R peut permettre de résoudre certains de ces systèmes et aussi d’estimer leurs paramètres. On prend ici l’exemple d’un modèle épidémiologique temporel SI. #edo SIXlibrary(deSolve) # on utilise deSolve#on définit le système dans une fonction six icisix<-function(t,x,parms){    with( as.list(c(parms,x)),{    rp<-apexp(-bpt)    rs<-asexp(-0.5(log(t/gs)/bs)^2)        dI<- (rpXS+rsIS)    dS<- -(rpXS+rsIS)    res<-c(dI,dS)    list(res)})}#on définit les paramètres pour la simulation du systèmeparms<-c(ap=0.002, bp=0.0084, as=5.9e-7, bs=0.25, gs=1396, X=1, N=1010)#on crée un vecteur pour le tempstimes<-seq(0:3000)#valeurs initiales des variables (ici tous les individus sont sains au début)y<- xstart <-(c(I = 0, S = 1010))#on résout le système avec la fonction lsodaout<-as.data.frame(lsoda(xstart, times, six,Read More →

On cherche souvent à modéliser un échantillon par une loi de probabilité. A partir d’un jeu de données, comment peut-on trouver les paramètres d’une loi préalablement fixée? Plusieurs méthodes peuvent être utilisées. On prend l’exemple ici du délai entre l’infection d’un individu et la détection de cet individu comme malade.On modélise ici ce délai (en jours) par une loi de Weibull (on peut aussi essayer les lois gamma et lognormale par exemple) La méthode la plus simple est d’utiliser la fonction fitdistr du package MASS.Cette fonction permet d’ajuster de nombreuses lois par maximum de vraisemblance. Regardons ce que ça donne pour une loi Weibull. #onRead More →

Il existe plusieurs façons de faire un graphique avec deux ordonnées. En voici une qui utilise les outils graphiques de base # Données d’exemple (peu importe…)times<-seq(0,3000)p<- 0.002197451 exp(- 0.0009076665 times)b1<- 7.376812e-08b2<-0.2652811b3<- 1986.235s<-b1exp(-0.5(log(times/b3)/b2)^2)# On ouvre une nouvelle fenêtre plot.new()# On choisit les paramètres de la fenêtre, voir ?par, ici mar correspond aux marges par(mar=c(5,4,3,4))# On met le premier graphique en définissant les limites des axesplot.new()plot.window(xlim=c(0,3000),ylim=c(0,0.0022))lines(p~times,type=’l’,col=’burlywood1′,lwd=3)# on ajoute les axes et leurs légendesaxis(1)axis(2)title(xlab="time")title(ylab="rp")# On superpose le graphique avec un axe des ordonnées différent qui sera à droite du graphique (axis(4))plot.window(xlim=c(0,3000),ylim=c(0,8e-08))lines(s~times,type=’l’,col=’burlywood3′,lwd=3)axis(4)#titre du graphiquetitle(main="force of infection")#légende de l’ordonnée n°2mtext("rs",side=4,line=2.5)#on termine le graphiquebox()Read More →