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l'histogramme est égale au nombre de données. Dans l'exemple ici nous voyons la fréquence relative des cas de paludisme par année de 2010 à 2017 dans la 



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Utilisation du modèle stocké pour des analyses supplémentaires. 46. Enregistrement du projet Histogramme avec titre modifié et commentaire.



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Exemple 1.1 Le nombre d'arbres plantés sur les parcelles d'un lotissement a été Retour à l'exemple 1.1 : ... Pour tracer un histogramme de ces données.



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Comment créer des histogrammes avec des tracés de densité

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Exemplede 097 Constructionsd'histogrammes

Création d'un histogramme •Sélectionner la colonne A •Cliquer sur l'icône • Dans la boîte de dialogue Source de données définir la cellule A1 comme étant la cellule de titre : cliquer sur puis choisir Utiliserl'entêtecommetitre •Cliquer sur le bouton Analyse 348 commission inter T REM CE



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  • Dans un histogramme, les données sont divisées en un ensemble d’intervalles ou de cases (généralement sur l’axe des x) et le nombre de points de données qui tombent dans chaque case correspondant à la hauteur de la barre au-dessus de cette case. Ces bacs peuvent être de largeur égale ou non, mais sont adjacents (sans espaces).

Comment calculer l’histogramme d’une fête?

  • Il comprend le pourboire reçu, la facture totale ou le coût du repas, le sexe du client, la taille de la partie client, le jour, l’heure et la présence ou non d’un fumeur à la fête. Au lieu du nombre de points de données, l’histogramme de cet exemple est normalisé afin que la hauteur de chaque barre indique une probabilité.

Comment afficher l’histogramme d’une classe?

  • Start : 15 (première valeur de la classe [15 ;20[ ) Width : 5 (amplitude de 5 ans pour chaque intervalle) Faire pour afficher l’histogramme. A l’aide de (Trace) on peut se déplacer sur les rectangles et afficher les effectifs (notés f) de chaque classe,

Comment normaliser l'histogramme ?

  • Afin de rendre les histogrammes invariants à la taille de l'image ou des régions, on peut normaliser l'histogramme par le nombre de pixels. Pour prendre en compte l'information spatiale dans l'histogramme, on peut ajouter la position des régions [Stricker & Dimai, 1996].
analyse-R

Introduction

gKx @M@KXRDCxDMPTlSDR@

UDB2DS23STCHNDernière mise à jourEUQHDQDOIDOI10.5281/zenodo.639833310.5281/zenodo.6398333Contributeurs

P ar ordre alphabétique

JulienBarnier

XDTK+@TEEL@MM#GQHRSNOGD,@K@MMD*NRDOG,@QL@Q@MFD.HBNK@R2NADSSDCréation et Maintenance

Joseph Larmar

ange - GSSO

INRDOGK@QL@Q@MFDMDS

GUIDE -RP

5B5@MG9898CBBX9G8^9BEIYH95J97):GSSOR

K@QL@Q@MFDFHSGTAHNFTHCD

2analyse-Rb"DJH

Présentation

L 'objectif premierd' analyse-Rest deprésenter commentréaliser desanalyses statistiqueset div ersesNOkQ @SHNMR BNTQ@MSDR BNLLD K@L@MHOTK@SHNM CDCNMMkDR NTK@ OQNCTBSHNMCD FQ@OGHPTDR @UDBR. Il MD Rx @FHS O@RCxTM BNTQRCD RS@SHRSHPTDR KDRCHEEkQDMSR BG@OHSQDROQkRTOONRDMS CNMBPTD U NTR @UDY CkIgTMD BNMM@HRR@MBDCDR CHEEkQDMSDRSDBGMHPTDR OQkRDMSkDR3H U NTR RNTG@HSDYCDR OQkBHRHNMRSGkNQHPTDR LkSGNCNKNFHPTDR gOQNONR CxTMBDQS@HM SXODCx @M@KXRDR MNTRU NTR BNMRDHKKNMRCxTSHKHRDQ UNSQD LNSDTQCD QDBGDQBGD OQkEkQk%M DEEDSNM SQNTU D RTQHMSDQMDS CDSQjR MNLAQDTWRTOONQSR CDBNTQR R@MRBNLOSDQ KDRMNLAQDTWNTUQ -u T able des matièresSi v ous débutez avecRetRStudio, nous v ous conseillons de parcourir en premier lieu les chapitresRTHU@MSR -@MHOTKDQ0QHRDDML@HM !M@KXRDQ3S@SHRSHPTDRHMSQNCTBSHU

DR-@MHOTKDQ-@MHOTK@SHNMRCDCNMMkDR

!M@KXRDQ3S@SHRSHPTDRHMSDQLkCH@QDR

OTHRCDBNLOKkSDQU

Prise en main

Présentation et Philosophie

)MRS@KK@SHNMCDRetRStudio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

0QDLHDQBNMS@BS

0QDLHDQSQ

@U@HK@UDBCDRCNMMkDR %WSDMRHNMRHMRS@KK@SHNMLHRDgINTQ )MSQNCTBSHNM@Ttidyv

erse . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

6

DBSDTQRHMCDW@SHNMDS@RRHFM@SHNM

,HRSDRDS4 @AKD@TWCDCNMMkDR &@BSDTQRDSU

DBSDTQRK@ADKKHRkR

/QF@MHRDQRDR~BGHDQR )LONQSCDCNMMkDR /qSQNTU

DQCDKx@HCD

Manipulation de données

Visualiser ses données

2DBNC@FDCDU@QH@AKDR

-@MHOTKDQKDRCNMMkDR@

UDBdplyr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

-@MHOTK@SHNMR@

U@MBkDR@UDBdata.table . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

4

QHRanalyse-R

-u

AnalyserSous-ensembles

TRHNMCDS@AKDR

'DRSHNMCDRC@SDR

NMBSHNMRgEDMlSQD

-@MHOTKDQCTSD

WSD@UDBstringr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2kNQF@MHRDQRDRCNMMkDR@

UDBtidyr . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

Exporter

Export de données

%WONQSCDFQ @OGHPTDR

Statistiques introductiv

esStatistique univariée

3S@SHRSHPTDAHU@QHkD

)MSQNCTBSHNMgggplot2, la gr ammaire des graphiques 'Q

@OGHPTDRTMHU@QHkRDSAHU@QHkR@UDBggplot2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

$NMMkDRONMCkQkDR

Statistiques intermédiaires

Intervalles de conifiance

#NLO@Q @HRNMRLNXDMMDRDSOQNONQSHNMR $k~MHQTMOK@MCx kBG@MSHKKNMM@FDBNLOKDWD@UDBsurv ey . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

2kFQDRRHNMKHMk@HQD

!M@KXRDCDRBNQQDRONMC@MBDRLTKSHOKDR! #K@RRH~B@SHNM@RBDMC@MSDGHkQ @QBGHPTD#!(

Statistiques a

vancéesT

ableaux statistiques avancés avecgtsummary . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

%EEDSRCxHMSDQ @BSHNMC@MRTMLNCjKDanalyse-Rb"DJH ApprofondirMulticolinéarité dans la régression

1TDKSXODCDLNCjKDRBGNHRHQ

!M@KXRDCDRTQUHD !M@KXRDCDRkPTDMBDR 4

Q@IDBSNHQDRCDRNHMRTMD

WDLOKDCDCNMMkDRKNMFHSTCHM@KDR

!M@KXRDCDQkRD@TW !M@KXRDRO@SH@KD !M@KXRDSD

WSTDKKD

Gr aphiques;;D@CH et la gr ammaire des graphiques

eSDMCQDggplot2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

#NLAHMDQOKTRHDTQRFQ @OGHPTDR %W

DLOKDRCDFQ@OGHPTDR@U@MBkR

'Q @OGHPTDRHMSDQ@BSHER lattice: gr aphiques et formules #@QSDR !TSQDRD

WSDMRHNMRFQ@OGHPTDR

Progr ammationConditions et compar aisons

NQLTKDR

3SQTBSTQDRBNMCHSHNMMDKKDR

6

DBSNQHR@SHNMCNMSpurrr)

%WOQDRRHNMRQkFTKHjQDR

R Mark

down: les r apports automatisés Div ersMettre en forme des nombres a

vecscales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

#NTKDTQRDS0 @KDSSDRanalyse-R -u Inde xLicence L e contenude cesite estdiffusé souslicence Cr eative CommonsA ttribution -P as d'utilisationcommer ciale -)

7HJ7=;:7DIB;IC]C;I9ED:?J?EDI(GSSOR

BQD@SHUDBNLLNMRNQFKHBDMRDRAX

MB R@EQ ##A X MB

R@#DK@ RHFMH~DCNMB PTDU

NTR lSDRKHAQD CDQDBNOHDQ LNCH~DQ QDCHRSQHATDQ KDRBNMSDMTR Cxanalyse-R, à

BNMCHSHNM PTDU

NTR BHSHDYK@ RNTQBDDS PTDU NR LNCH~B@SHNMRRNHDMS DKKD LlLDRCHRSQHATkDR RNTRK@ LlLDKHBDMBD@TSNQHR@MS@HMRHCx analyse-Rest dé veloppé avecRStudioet le code source est librement disponible surGitHub: GSSOR

FHSGTABNLK@QL@Q@MFD@M@KXRD

2 #D OQNIDSRD U

DTS BNKK@ANQ@SHE .xGkRHSDYCNMB O@Rg OQNONRDQCDR BNQQDBSHNMRNT @INTSRU NHQD LlLDg QkCHFDQCDRBG@OHSQDR@CCHSHNMMDKR!MMNS@SHNMRL@SGkL@SHPTDR

#@KBTKDQTMhFD $H@FQ @LLDCD,DWHR )MCD

WCDRBNMBDOSR

)MCD

WCDRENMBSHNMR

)MCD

WCDRDWSDMRHNMRanalyse-Rb"DJH

Présentation et Philosophie

Présentation de R

0GHKNRNOGHDCD2

0QkRDMS@SHNMCD23STCHN

WEBIN -RCe chapitre est é voqué dans le webin-R #01 (premier contact avec R & RStudio) sur9

NT4TAD

Présentation de R

Rest unlangage orientév

ers letr aitement dedonnées etl' analyse statistiquedériv é dulangage S. Ilest Ck

KHAQD1, publié sous licence GNU GPL

xTSHKHR@SHNMCDRprésente plusieurs a vantages {Bx DRS TMKNFHBHDK LTKSHOK@SDENQLDPTH ENMBSHNMMD@TRRH AHDMRTQ CDRRXSjLDR Linux,Mac OSX ou

Windows;

{Bx {Bx

DRSTMKNFHBHDKFQ@STHS

{Bx

DRS TMKNFHBHDK SQjROTHRR@MS CNMSKDR ENMBSHNMM@KHSkRCD A@RDODTU DMS lSQDkSDMCTDR gKx @HCD CDOKTRHDTQRLHKKHDQRCx

DWSDMRHNMR

{Bx DRS TMKNFHBHDK CNMSKD CkUDKNOODLDMS DRSSQjR @BSHEDS CNMSK@ BNLLTM@TSkCxTSHKHR@SDTQR MDBDRRDCDRx kK@QFHQ {KDR ONRRHAHKHSkRCD L@MHOTK@SHNMCD CNMMkDRRNTR Rsont engénér al largementsupérieures àBDKKDRCDR@TSQDRKNFHBHDKRTRTDKRCx @M@KXRDRS@SHRSHPTD {Bx

UDBRmark

down2, ilest de venu trèsaisé deproduire desr apports automatisésdans divers1.0

VVVFMTNQFOGHKNRNOGXEQDD

RVEQGSLK

uu format (W ord,PDF,HTML, ...) {Rest deplus utilisédans tousles secteursscientiifiques, ycompris dansle domainedes analyses Cx {KD KNFHBHDKK@ CNBTLDMS@SHNMCD QkEkQDMBDDS KDROQHMBHO@KDR QDRRNTQBDRRNMS DM@MFK@HR )KDRS SNTSDENHRO@QE@HSDLDMSONRRHAKDCxTSHKHRDQRsans spécialement maîtriser cette langue {HK M xDWHRSD O@RDMBNQD CxHMSDQE@BDFQ @OGHPTD ONTQRéquivalente àcelle d' autres logicielscomme SPSSouModalisa.Rfonctionne àl' aide deRBQHOSR CDR ODSHSROQNFQ @LLDR kCHSkRDS DWkBTSkR@T ETQDS gLDRTQD CDKx @M@KXRD DSRD Q@OOQNBGDQ@HS C@U@MS@FD CDSASdans sonutilisation (mais UDB TMDRXMS@W D DSTMD OGHKNRNOGHDSQjR CHEEkQDMSDR#D ONHMSPTH ODTS@OO@Q @nSQD BNLLDTM FQNR G@MCHB@ORx @UjQD @OQjRTM SDLORCx @OOQDMSHRR@FD lSQDTM LNCDCxTSHKHR@SHNM CxTMDFQ @MCDRNTOKDRRD {BNLLDRs' apparente davantage àun langagede programmation qu'à unlogiciel proprementCHS K@BNTQAD Cx @OOQDMSHRR@FD ODTSlSQD TMODT ^Q @HCDa MNS@LLDMSONTQ BDTWM x@X@MS I@L@HROQNFQ @LLk@TO@Q@U@MS)K DRSg MNSDQPTD KDCk UDKNOODLDMS @TSNTQCD Ra étéparticulièrement actifces dernièresannées. On SQNTU DQ@ CjRKNQR @TINTQCxGTHCD MNLAQDTRDRD WSDMRHNMR ODQLDSS@MSCD RD^ E@BHKHSDQ K@UHD a @TPTNSHCHDM

BDPTHM

xkS@HSO@RUQ@HLDMSDMBNQDKDB@RHKX@@MRPhilosophie de R Quelques pointsparticuliers dansle fonctionnementde Rpeuv ent parfoisdérouter lesutilisateurs G@AHSTkRgCx @TSQDRKNFHBHDKR {3NTRR, engénér al, onne voit pasdirectement lesdonnées surlesquelles ontr availle NMMD CHRONRD O@RDM ODQL@MDMBDCxTMD UTDCDR CNMMkDRRNTR ENQLDCD S@AKD@T3, commesous Modalisa ouSPSS . Cecipeut êtredéroutant audébut, maison serend vitecompte qu' on n'a pasADRNHMCDU

@UDBK@OKTO@QSCDRKNFHBHDKRNMQkkBGHQ@@UDBTM~BGHDQCDCNMMkDRNTUDQSgK@ENHRRNTRRchaque ifichierde donnéescorrespondr

a àun objetdifférent chargéen mémoire,permettant CD L@MHOTKDQSQjR E@BHKDLDMSOKTRHDTQR NAIDSRg K@ENHR O@QD

WDLOKD C@MRKD B@CQDCD ETRHNMCD S@AKDR4).

UDB KDR@TSQDR KNFHBHDKRDM FkMkQ@K K@OQNCTBSHNM CxTMD@M@KXRD FkMjQDTM FQ@MC MNLAQDCD QkRTKS@SR CDSNTSDR RNQSDRC@MR KDRPTDKRKxTSHKHR@SDTQ DRSBDMRk QDSQNTU

DQ DSHRNKDQ BDTWPTH KxHMSkQDRRDMS !

UDBR, c'

est l'inverse O@QCkE@TS Kx @E~BG@FD DRSQkCTHS @TLHMHLTL DSBx DRSKxTSHKHR@SDTQPTHCDL@MCDgU

NHQGSSO

QL@QJCNVMQRSTCHNBNL

/MU DQQ@PTxHKDRSONRRHAKD@UDBRStudiode disposer d'une telle vue. 6 •3NTRR, lesrésultats desanalyses sonteux aussistock és dansdes objetset sontdès lorsL@MHOTK@AKDR )MG@AHSTDK @TCkATS BDENMBSHNMMDLDMS ODQLDSDM E@HS@RRDY Q @OHCDLDMS CDF@FMDQ CTSDLOR C@MRK@ BNMCTHSDCDR@M@KXRDR

Présentation de RStudio

L 'interface de base deRest assez rudimentaire (v oir ifigure ci-après). )MSDQE@BDCD2RNTR7HMCNVR Figur e 1."DJ;H<79;:;+IEKI0?D:EMI

RStudioest unDM

UHQNMMDLDMS CDCk UDKNOODLDMSHMSkFQk KHAQDFQ

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@SHNM RXMS@WHPTD CDR

ENMBSHNMM@KHSkR OQ

@SHPTDR CxkCHSHNM DSCx DWkBTSHNM CTBNCD BNLLD Kx@TSNBNLOKkSHNM TM@E~BG@FD

RHLTKS@Mk CTBNCD CDK@ BNMRNKDR, desifichiers, gr

aphiques etpages d'aide, unegestion dese xtensions,TMD HMSkFQ @SHNM @UDB CDRRXRSjLDR CDBNMSQpKD CDU DQRHNMR BNLLDgit, etc.Il intègrede basediv ers outilsBNLLD O@QD

WDLOKD K@OQNCTBSHNM CDQ @OONQSR @TENQL@S Rmark

down. Ilest endé veloppement actifet CD MNTU

DKKDR ENMBSHNMM@KHSkRRNMS @INTSkDRQkFTKHjQDLDMS 3NMOQHMBHO@K CkE@TSDRS Cx@UNHQ TMDHMSDQE@BD TMHPTDLDMS@MFKNOGNMDPr

ésentation et Philosophie-u

Interface de RStudio sous Windows

Figur e 2."DJ;H<79;:;+,JK:?EIEKI0?D:EMI P our uneprésentation plusgénér ale deRStudioon pourr a seréférer ausite duprojet GSSO

VVVQRSTCHNBNL

vecR.L esdifférentschapitresd'analyse- )partent duprincipe quevquotesdbs_dbs11.pdfusesText_17
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