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Quand il s'agit d'une variable quantitative, le minimum, le maximum, les quartiles et la moyenne sont affichés. Par contre, pour un facteur, le nombre d'observations pour les six premiers niveaux de la variable qualitative est donné: summary(X) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 10. 00 10. 00 12. 00 11. 78 13. 00 13. 00 De manière évidente, il s'agit bien ici d'une variable quantitative. Le passage en facteur se fait simplement en utilisant la fonction factor: Xqual <- factor(X) Xqual # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 # Levels: 10 12 13 summary(Xqual) # 10 12 13 # 3 2 4 L'affichage d'un facteur permet clairement de le distinguer d'un numérique par la présence des niveaux ( levels) en fin d'affichage. Il en est de même pour le résumé fourni par summary. Conversion d'un facteur en numérique Le passage de facteur en numérique se fait en deux étapes. Créer fonction r link. On transforme le facteur en vecteur de type caractère, puis on transforme ce dernier en numérique. Si l'on transforme directement le facteur en numérique, les niveaux sont recodés dans l'ordre (le premier niveau sera 1, le deuxième 2, etc. ): ## conversion avec recodage des modalités meric(Xqual) # [1] 1 1 1 2 2 3 3 3 3 ## conversion sans recodage des modalités: 2 étapes provisoire <- aracter(Xqual) provisoire # [1] "10" "10" "10" "12" "12" "13" "13" "13" "13" meric(provisoire) # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 En résumé Le facteur est un objet permettant de représenter au mieux une variable qualitative.
Créer Fonction R Link
Dans cet article, nous allons expliquer comment créer une table à partir du Data-Frame donné dans le langage de programmation R. Fonction utilisée: table(): Cette fonction est une fonction essentielle pour effectuer des analyses de données interactives. Créer fonction r word. Comme il crée simplement des résultats tabulaires de variables catégorielles. Syntaxe: table(…, exclure = if (useNA == « no ») c(NA, NaN), useNA = c(« no », « ifany », « always »), dnn = (…), = 1) Retours: Il renverra les array de fréquence avec les conditions et les array croisés. Exemple 1: Création d'une table de fréquences de la trame de données donnée en langage R:- Dans cet exemple, nous allons construire la table de fréquence simple en langage R en utilisant la fonction table() en langage R. Ce array ne fournit que les fréquences des éléments dans le dataframe.
Créer Fonction R Pro
R nous donne la possibilité, très pratique, de créer des fonctions personnalisées. Voici l'architecture globale: nomdemafonction<-function(variable1, variable2... Windows 11 : comment activer la protection du système pour créer des points de restauration. ) { #ici on met le contenu de la fonction (généralement on effectue des transformations aux variables passées en argument) return(Variabledesortie)# il s'agit du résultat que va renvoyer la fonction} #une fois la fonction créée on peut l'utiliser: nomdemafonction(varA, varB) Contrairement à d'autres languages, il n 'y a pas de contrôle du type de variable que l'on peut utiliser. Il faudra l'inclure dans la fonction pour, par exemple, vérifier que la variable A est bien un vecteur (et pas un par exemple) Voici un exemple de fonction, il s'agit d'une fonction simple qui va prendre 2 variables de type « integer » (c'est à dire un chiffre), en faire la somme, en prendre le carré et rajouter la valeur de la première variable.
Créer Fonction R.O
Il y a enfin une solution du package magrittr faisant partie du tidyverse. On peut combiner les opérations en une seule ligne à l'aide de l'opérateur pipe%>%: selection_62 <- base%>% mutate ( densite = P14_POP / SUPERF, tx_mort = DECESD15 / P14_POP)%>% select (CODGEO, ZAU, REG, DEP, densite, tx_natal)%>% filter (DEP == "62") Cette écriture permet d'enchaîner les opérations telles qu'on les décrirait à l'oral. L'objet auquel s'applique chaque nouvelle opération est le résultat de l'opération précédente.
Pourtant, les deux fonctions sont des fonctions statistiques "de base", pourquoi une telle différence de traitement? Ce manque de cohérence vient probablement de l'évolution du langage: personne n'a pris le temps de véritablement établir une liste cohérente des fonctions considées comme des builtins, en précisant des critéres spécifiques. Aussi, impossible de savoir si une fonction est considérée comme une closure ou une builtin autrement qu'en testant son type... Nous avons fait ce petit point de vocabulaire uniquement pour que vous ne soyez par surpris en testant un jour le type de ces fonctions et de voir apparaitre le terme builtin au lieu de closure. Créer fonction r pro. En pratique, cela ne fait aucune différence, une builtin est une fonction comme une autre! D'ailleurs non parlerons toujours de fonctions par abus de langage, et jamais de closure ou de builtin. Les fonctions mathémétiques en R: Comme R est un langage pour les mathématiques et les statistiques, nous allons commencer par présenter quelques fonctions mathématiques.
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