[PDF] analyse-R.pdf 26 avr. 2022 analyse-R –

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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 @HCDaquotesdbs_dbs48.pdfusesText_48

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