Carnet De Santé Cheval Pdf – Programmer En R/Manipuler Les Vecteurs — Wikilivres

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3 juin 2014 Alimentation & santé, équipement du cheval Avec sa couverture cartonnée bien résistante, sa spirale à toute épreuve, ce carnet est conçu pour accompagner des décennies durant le cheval dont il va narrer la – bonne – santé. A s'offrir ou à offrir tant le principe de cet outil est abouti et pratique. Mieux, muni d'un tel document de mémoire, le cheval mis en vente a tout pour rassurer l'acheteur potentiel ou faciliter la transaction pour le vendeur. En effet, le suivi précis d'un équidé le valorise ou à tout le moins fait régner la confiance. Ce produit de papeterie de qualité incite à délaisser son habituelle souris pour retrouver le goût de l'écriture. Nul doute que c'est avec soin que le possesseur du carnet va renseigner l'identité de son cheval, ses caractéristiques, ses vaccins, ses vermifuges et demander à ses prestataires (vétérinaires, maréchal-ferrant, dentiste, ostéopathe) de résumer leurs interventions notamment grâce à des croquis ad hoc (dentition, squelette). On apprécie le petit topo historique en début de chapitre quant aux différents métiers liés aux soins du cheval.

Pionnier de la protection des chevaux, Cavalassur propose aux passionnés et professionnels du monde équin, des couvertures innovantes taillées sur mesure. Tout autant cavaliers qu'assureurs, nous partageons vos préoccupations et sommes toujours à vos côtés pour vous accompagner.

Dans ce dernier chapitre de la premiére partie de ce cours, nous n'allons pas apprendre de nouveau concept. Nous allons plutôt découvrir un certain nombre de fonctions utilitaires qui existent déjà en R. Pour l'instant, nous ne conaissons que quelques fonctions: typeof(), print() ainsi que () que vous avons croisé au chapitre des manipulations de vecteurs, ainsi que les fonctions de conversion de type comme as. logical(). Heureusement pour nous, R dispose de base d'un grand ensemble de fonctions existantes, que nous pouvons utiliser pour réaliser différents objectifs. Ce chapitre se compose plus comme une liste ordonée de diverses fonctions que comme quelque chose de réellement structuré. Le but n'est pas de de vous faire tenir toutes les fonctions, mais simplement de vous signaler leur existance. A l'usage, il vous arrivera peut être de venir réguliérement consulter ce chapitre pour y trouver une fonction appropriée. Programmer en R/Programmer une fonction — Wikilivres. Les fonctions builtin: La plupart des fonctions utilitaires donc nous allons parler font directement partie du coeur du langage R. Pour les différencier des fonctions "normales" que nous pourions coder nous même, les créateurs de R ont décidés que ces fonctions auraient le type builtin au lieu du type classique closure que nous connaissons.

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Un livre de Wikilivres. Fonctions définies par l'utilisateur [ modifier | modifier le wikicode] Le logiciel R dispose de fonctions préprogrammées, appelées « primitives ». L'utilisateur a la possibilité de définir ses propres fonctions. Une fonction est un sous-programme, c'est-à-dire une portion de code qui est exécutée lorsqu'on l'appelle. Le logiciel R crée un environnement spécifique pour l'exécution de la fonction, c'est-à-dire qu'il travaille avec des variables locales. Créer fonction r 2017. Ainsi, une variable définie dans une fonction peut avoir le même nom qu'une variable générale, ce sont deux variables indépendantes; on peut modifier la valeur de cette variable, mais elle retrouve sa valeur initiale lorsque l'on sort de la fonction. Définition d'une fonction [ modifier | modifier le wikicode] Une fonction est mise dans une variable contenant un bloc d'instructions introduit par la commande function(). La syntaxe générale est: nom_de_fonction <- function ( arguments) { instructions} par exemple > carre <- function ( x) x * x > carre ( 2) [ 1] 4 L'évaluation de la fonction renvoie la dernière valeur calculée.

Utiliser des facteurs pour mieux représenter la réalité Lors de vos analyses statistiques, vous allez être confronté à de nombreuses variables qualitatives codées différemment: sous forme de vecteurs de caractères (comme des stations météo, etc. ); sous forme de vecteurs numériques (comme des CSP où chaque numéro correspond à une catégorie particulière, par exemple 1: ouvriers; 2: cadres; etc. ). Les facteurs vont nous permettre de mieux faire comprendre à R que nous manipulons des variables qualitatives. Prenons l'exemple d'une variable X comportant des numériques: X <- c(rep(10, 3), rep(12, 2), rep(13, 4)) X # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 Déterminer le type de données d'un vecteur Il existe deux méthodes classiques pour savoir si un objet de type vecteur est une variable quantitative ou une variable qualitative sans afficher la totalité du vecteur. Comment créer une fonction dans R ? : function - Astuces et scripts R. La première consiste à interroger R sur le type: (X) # [1] FALSE meric(X) # [1] TRUE La seconde consiste à effectuer un résumé de la variable ( summary).