devoir semaine 5
karamokodiountou
Saturday, October 25, 2014
chargement du fichier smp2 sous le nom smp
setwd("D:/mooc R statistique")
smp <-read.csv2("D:/mooc R statistique/DATA/smp2.csv")définition du vecteur de variables
var<- c("separation","juge.enfant","place","abus","grav.cons","dep.cons","ago.cons","ptsd.cons","alc.cons","subst.cons","scz.cons","char","rs","ed","dr","suicide.s")matrice de corrélation
round(cor(smp [,var],use="complete.obs"),digits=3)## separation juge.enfant place abus grav.cons dep.cons
## separation 1.000 0.202 0.351 0.274 0.111 -0.071
## juge.enfant 0.202 1.000 0.576 0.209 0.166 0.055
## place 0.351 0.576 1.000 0.271 0.116 0.019
## abus 0.274 0.209 0.271 1.000 0.203 0.008
## grav.cons 0.111 0.166 0.116 0.203 1.000 0.463
## dep.cons -0.071 0.055 0.019 0.008 0.463 1.000
## ago.cons 0.012 0.026 0.004 0.083 0.342 0.323
## ptsd.cons 0.028 0.092 0.033 0.076 0.347 0.193
## alc.cons 0.037 0.149 0.067 0.123 0.246 0.176
## subst.cons 0.178 0.259 0.170 0.125 0.270 0.105
## scz.cons 0.015 0.076 0.026 0.118 0.287 0.085
## char 0.136 0.293 0.183 0.214 0.439 0.267
## rs 0.093 0.224 0.116 0.091 0.135 0.097
## ed 0.000 0.021 0.011 0.009 0.241 0.283
## dr 0.018 -0.061 -0.087 -0.009 0.015 0.115
## suicide.s 0.060 0.134 0.084 0.114 0.471 0.460
## ago.cons ptsd.cons alc.cons subst.cons scz.cons char rs
## separation 0.012 0.028 0.037 0.178 0.015 0.136 0.093
## juge.enfant 0.026 0.092 0.149 0.259 0.076 0.293 0.224
## place 0.004 0.033 0.067 0.170 0.026 0.183 0.116
## abus 0.083 0.076 0.123 0.125 0.118 0.214 0.091
## grav.cons 0.342 0.347 0.246 0.270 0.287 0.439 0.135
## dep.cons 0.323 0.193 0.176 0.105 0.085 0.267 0.097
## ago.cons 1.000 0.184 0.135 0.109 0.109 0.322 0.049
## ptsd.cons 0.184 1.000 0.050 0.018 0.145 0.183 0.064
## alc.cons 0.135 0.050 1.000 0.309 0.054 0.197 0.143
## subst.cons 0.109 0.018 0.309 1.000 0.114 0.247 0.198
## scz.cons 0.109 0.145 0.054 0.114 1.000 0.148 0.031
## char 0.322 0.183 0.197 0.247 0.148 1.000 0.284
## rs 0.049 0.064 0.143 0.198 0.031 0.284 1.000
## ed 0.254 0.151 0.073 0.039 0.081 0.195 0.075
## dr 0.074 0.106 -0.044 0.001 -0.002 0.011 0.079
## suicide.s 0.300 0.213 0.235 0.190 0.138 0.436 0.132
## ed dr suicide.s
## separation 0.000 0.018 0.060
## juge.enfant 0.021 -0.061 0.134
## place 0.011 -0.087 0.084
## abus 0.009 -0.009 0.114
## grav.cons 0.241 0.015 0.471
## dep.cons 0.283 0.115 0.460
## ago.cons 0.254 0.074 0.300
## ptsd.cons 0.151 0.106 0.213
## alc.cons 0.073 -0.044 0.235
## subst.cons 0.039 0.001 0.190
## scz.cons 0.081 -0.002 0.138
## char 0.195 0.011 0.436
## rs 0.075 0.079 0.132
## ed 1.000 0.161 0.252
## dr 0.161 1.000 0.044
## suicide.s 0.252 0.044 1.000commentaire: en calculant la matrice de la distance avec d=racine carrée de 2(1-r)
appel de la library(psy)
library(psy)mdspca(smp [,var])
`##représentation sphérique
sphpca(smp [,var])
## rotation de la sphère
sphpca(smp [,var], v=35)
## classification hiérarchique
cah <- hclust(dist(t(scale (smp [,var]))) , method="ward.D")
plot(cah,xlab="",ylab="",main="classification hiérarchique")