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EXPLORATION DE DONNEES ET METHODES STATISTIQUES SCRIPTS R Le document contient tous les instructions R contenues dans notre livre
Comment analyser les données avec R ?
list (associative)même type que la liste Permet d'indexer / chercher / tagger des données data frame Tableau composé de type de données différentes. On peut penser à une liste de vecteurs ou de facteurs ou un tableau de type Excel. Quels sont les cinq types de données sous R ?
Il faut en repérer la source, l'auteur, la date de publication, le champ (population étudiée, date des données, lieu concernant les données). Il s'agit ensuite de comprendre les données. Pour cela, il peut être utile de repérer le total en lignes ou en colonnes. Enfin, il faut analyser les données du tableau.Comment analyser un tableau statistique PDF ?
Il s'agit d'une variable numérique. Les tests que vous pouvez utiliser sont alors le test de Student ou le test de Wilcoxon-Mann-Whitney, selon si les groupes suivent une distribution normale (en forme de cloche).
![De lanalyse multi-variables `a lanalyse multi-tableaux De lanalyse multi-variables `a lanalyse multi-tableaux](https://pdfprof.com/Listes/41/7976-41cssb7.pdf.pdf.jpg)
De l'analyse multi-variablesal'analyse
multi-tableauxA.B. Dufour & D. Chessel
Notes de cours cssb7
On pose la question des tableaux multiples a partir de jeux de don- nees exemplaires. Les analyses elementaires des cubes de donnees introduisent la notion de compromis.Table des matieres
1 Introduction 2
2 La classektab5
2.1 Rangement des objets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
52.2 Signication et objectifs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
62.3 Comment faire desktab? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10
3 Les variables
oues 124 Les analyses inter et intra-classes 13
4.1 Tableaux de modeles et d'erreurs . . . . . . . . . . . . . . . . . .
134.2 Transformation de Bouroche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
164.3 Les AFC intra-classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
175 Approches elementaires des cubes de donnees 17
5.1 Analyses triadiques partielles . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
175.2 L'AFC de Foucart . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
25References 30
1A.B. Dufour & D. Chessel
1 Introduction
Quand on introduit une partition dans l'ensemble des descripteurs ou dans celui des conditions d'acquisition, on passe de l'analyse des donnees des tableaux ou des couples de tableaux a celle desK-tableaux. On trouvera dans la librairie ade4nombre d'exemples de ce type au premier rang desquels celui de L. Friday [11] decrit dans : et celui de J. Verneaux [22] decrit dans : Le premier exemple represente la situationK-tableaux m^emes individus et la question de la valeur typologique des groupes d'especes. Le second represente la situationK-tableaux m^emes variables et la question de la reproduction d'une m^eme structure dans dierentes conditions. library(ade4) data(friday87) wfri <- data.frame(scale(friday87$fau[, -(75:77)], scal = FALSE)) wfri <- ktab.data.frame(wfri, friday87$fau.blo[-8], tabnames = friday87$tab.names[-8]) kplot(sepan(wfri), clab.r = 2, clab.c = 1) d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H NHemiptera
A1 A2 A3A4 A5
A6 A7 A8 A9 Aa AbHemiptera
Eigenvalues
d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H NOdonata
B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7Odonata
Eigenvalues
d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H NTrichoptera
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Ca Cb Cc CdTrichoptera
Eigenvalues
d = 1Q P R J E
C D K B A G M L F H NEphemeroptera
D1 D2 D3 D4Ephemeroptera
Eigenvalues
d = 1 Q P R J E C D K B A G M L F H NColeoptera
E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8E9 Ea
Eb Ec EdColeoptera
Eigenvalues
d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H NDiptera
F1 F2F3 F4
F5 F6 F7 F8 F9Fa Fb
Fc Fd Fe Ff Fg Fh Fi Fj Fk Fl FmDiptera
Eigenvalues
d = 0.5Q P R
J E C D K B A G M L F H NHydracarina
G1 G2 G3 G4Hydracarina
Eigenvalues
d = 2Q P R J E
C D K B A G M L F H NMollusca
I1 I2 I3 I4 I5 I6 I7 I8Mollusca
Eigenvalues
d = 2 Q P R J E C D K B A G M L F H NOligochaeta
J1 J2 J3 J4 J5 J6Oligochaeta
Eigenvalues Ces donnees sont exemplaires parce qu'elles representent une multitude de si- tuations ecologiques, ce sont des exemples, et parce qu'elles sont parfaitement disponibles, ce sont des modeles. Les premieres representent la questionK+ 1- tableaux :Logiciel R version 2.12.0 (2010-10-15) { SweaveInput { Page 2/31 { Compile le 2010-12-08 Maintenance : S. Penel, URL :http://pbil.univ-lyon1.fr/R/pdf/SweaveInput.pdfA.B. Dufour & D. Chessel
et la seconde la question 2K-tableaux.On s'interessera donc pour commencer a la question desK-tableaux. Ces situa-
tions indiquent qu'on manipule simultanement plusieurs analyses, par exemple9 ACP centrees (ci-dessus) ou 9 ACP normees (ci-dessous).
data(jv73) w <- split(jv73$morpho, jv73$fac.riv) w <- lapply(w, dudi.pca, scan = F) par(mfrow = c(3, 3)) for (k in c(1:2, 5:7, 9:12)) s.corcircle(w[[k]]$co, clab = 1.5,sub = names(w)[k], csub = 2)x1 Alt Das Pen Smm Qmm VmeAllaine
x1 Alt Das Pen Smm Qmm VmeAudeux
x1 Alt Das PenSmm Qmm
VmeCusancin
x1 AltDas Pen
Smm Qmm VmeDessoubre
x1 Altquotesdbs_dbs31.pdfusesText_37[PDF] analyse de données cours pdf
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