Nomination des variables

Cette partie, j’applique la différence entre les varaibles selon qu’on change en majuscule les noms des variables

Foo<-30
foo<-20

Cette partie affiche le resultat de Foo

## [1] 30

Cette partie affiche le resultat de foo

## [1] 20

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summary(cars)
##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Cette partie affiche les 6 premiers lignes de la base de données cars:

head(cars)
##   speed dist
## 1     4    2
## 2     4   10
## 3     7    4
## 4     7   22
## 5     8   16
## 6     9   10
dim(cars)
## [1] 50  2
nrow(cars)
## [1] 50
ncol(cars)
## [1] 2

Including Plots

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##amidon d'avocat frais (AAF)
a<-c(44.848,55.924, 47.250,55.908,52.337,55.934,54.697,57.532,45.235,55.357)
summary(a)
##    Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
##   44.85   48.52   55.03   52.50   55.92   57.53
mean(a)
## [1] 52.5022
y<-mean(a)/400
y
## [1] 0.1312555
y*100
## [1] 13.12555
sd(a)
## [1] 4.857563
boxplot(a, main = "Extraction d'amidon avocat frais (AAF)", horizontal = TRUE, 
        xlab ="masse d'amidon /400 g MF", col ="pink")

Le mode d’un objet est obtenu avec la fonction mode:

v<-c(1,2,5,9)

L’affichage du vecteur v utilisé

mode(v)
## [1] "numeric"
length(v)
## [1] 4

Longueur d’une chaine de caractere

v1<-"modelisation"
v2<-c("m", "o","d","e","l", "i","s","a","t","i","o,","n")
length(v1)
## [1] 1
length(v2)
## [1] 12

nchar

nchar(v1)
## [1] 12
nchar(v2)
##  [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1
1:40
##  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
## [26] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40

cette partie est consacré aux vecteurs

c<-c(1:4) #a < b raison 1  
d<-c(4:1) #a > b raison -1
e<-c(c,d)
e
## [1] 1 2 3 4 4 3 2 1

Jour 3_matrix, créaction et extraction

 x = matrix(c(2,3,5,7,11,13),ncol=2)
 y = matrix(c(2,3,5,7,11,13),ncol=2, byrow=T)
 x
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    7
## [2,]    3   11
## [3,]    5   13
 y
##      [,1] [,2]
## [1,]    2    3
## [2,]    5    7
## [3,]   11   13
mat<-matrix(c("a","b","c","d","e","f","g","h", "i"),ncol=3)
mat
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,] "a"  "d"  "g" 
## [2,] "b"  "e"  "h" 
## [3,] "c"  "f"  "i"
mat1=mat[c(2,3),c(2,3)]
mat1
##      [,1] [,2]
## [1,] "e"  "h" 
## [2,] "f"  "i"
vect=c(2.5:10.5)
vect
## [1]  2.5  3.5  4.5  5.5  6.5  7.5  8.5  9.5 10.5
vect[vect>8]
## [1]  8.5  9.5 10.5
vect[(vect>8) | (vect<3)] 
## [1]  2.5  8.5  9.5 10.5

extraire les composantes >8 et <10

vect[(vect>8) & (vect<10)]
## [1] 8.5 9.5

Quelques fonction calcul de matrice mat2 par ligne

mat2=matrix(c(2.5:10.5), ncol=3)
mat2
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  5.5  8.5
## [2,]  3.5  6.5  9.5
## [3,]  4.5  7.5 10.5
apply(mat2,1,sum)
## [1] 16.5 19.5 22.5

calcul de matrice mat2 par colonne

mat2
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  5.5  8.5
## [2,]  3.5  6.5  9.5
## [3,]  4.5  7.5 10.5
apply(mat2,2,sum)
## [1] 10.5 19.5 28.5

la somme de la première ligne et 3emme ligne

mat2[c(1,3),]
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  5.5  8.5
## [2,]  4.5  7.5 10.5
apply(mat2[c(1,3),],1,sum)
## [1] 16.5 22.5

la transposé d’un vecteur

mat2
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  5.5  8.5
## [2,]  3.5  6.5  9.5
## [3,]  4.5  7.5 10.5
t(mat2)
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  3.5  4.5
## [2,]  5.5  6.5  7.5
## [3,]  8.5  9.5 10.5
t(vect)
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9]
## [1,]  2.5  3.5  4.5  5.5  6.5  7.5  8.5  9.5 10.5
t(vect)[1,1]
## [1] 2.5

Opération sur les matrices

x=c(1:5)
y=c(rep(0,3),rep(1,2)) 
x*y
## [1] 0 0 0 4 5
x+y
## [1] 1 2 3 5 6
x/y
## [1] Inf Inf Inf   4   5

Ces fonctions retournent un scalaire : sum() (somme); prod() (produit); mean() (moyenne); var()(variance); max(); min(); length(); ncol(); nrow()..

vect
## [1]  2.5  3.5  4.5  5.5  6.5  7.5  8.5  9.5 10.5
mat2
##      [,1] [,2] [,3]
## [1,]  2.5  5.5  8.5
## [2,]  3.5  6.5  9.5
## [3,]  4.5  7.5 10.5
sum(vect)
## [1] 58.5
sum(mat2)
## [1] 58.5

##Facteur Les facteurs sont des objets très particuliers propres aux analyses statistiques (dans une analyse de variance par exemple). Il est important de déclarer une variable comme « facteur » pour ne pas que la considère comme numérique mais comme une variable qualitative. Un facteur est aussi un objet repartissant les données en groupe

l <- c(1,2,3)
l
## [1] 1 2 3
f <- as.factor(l) 
is(f)
## [1] "factor"              "integer"             "oldClass"           
## [4] "double"              "numeric"             "vector"             
## [7] "data.frameRowLabels"
f
## [1] 1 2 3
## Levels: 1 2 3

les modalités

state <- c("tas", "sa", "qld", "nsw", "nsw", "nt", "wa", "wa",
"qld", "vic", "nsw", "vic", "qld", "qld", "sa", "tas",
"sa", "nt", "wa", "vic", "qld", "nsw", "nsw", "wa",
"sa", "act", "nsw", "vic", "vic", "act")

Un facteur est créé avec la fonction factor() Pour afficher maintenant la valeur de statef:

statef <- factor(state)
statef
##  [1] tas sa  qld nsw nsw nt  wa  wa  qld vic nsw vic qld qld sa  tas sa  nt  wa 
## [20] vic qld nsw nsw wa  sa  act nsw vic vic act
## Levels: act nsw nt qld sa tas vic wa

Pour continuer l’exemple précédent, supposons que nous ayons des revenus des comptables fiscalistes dans un autre vecteur.

levels(statef)
## [1] "act" "nsw" "nt"  "qld" "sa"  "tas" "vic" "wa"
revenus <- c(60, 49, 40, 61, 64, 60, 59, 54, 62, 69, 70, 42, 56,61, 61, 61, 58, 51, 48, 65, 49, 49, 41, 48, 52, 46,
59, 46, 58, 43)

Pour calculer la moyenne des revenus pour chaque état, nous pouvons maintenant utiliser la fonction spéciale tapply()

revenus_moyenne<- tapply(revenus, statef, mean)
revenus_moyenne
##      act      nsw       nt      qld       sa      tas      vic       wa 
## 44.50000 57.33333 55.50000 53.60000 55.00000 60.50000 56.00000 52.25000

Liste

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.