Formation au logiciel R Afin de progresser et de maîtriser au mieux le logiciel R nous vous proposons des formations sur mesure . Il peut s’agir de formations plutôt orientées statistique, de formations en programmation R ou spécifiques aux problématique du big-data avec R. Débutant ou confirmé, contactez-nous afin d’élaborer avec nous un programme de formation au logiciel R qui correspond à vos besoins et à votre niveau. Il s’agit de formation sur mesure, généralement dans vos locaux, possiblement partout en France. Nous utilisons vos problématiques et vos jeux de données afin d’élaborer une session de formation R sur mesure. Nous sommes joignables au 01.85.09.14.03Read More →

La fonction melt(), qui fait partie du package reshape2, permet de modifier le format des données en fonction d’une ou plusieurs variables de référence (id). Ces variables correspondent en général aux variables qualitatives du data.frame. library(reshape2) # On charge le package reshape2 airquality aqm <- melt(airquality, id=c(« Month », « Day »), na.rm=TRUE)   aqm   Read More →

La fonction reshape() permet de modifier le format des données en fonction de la variable qu’on associe au paramètre « direction ». df <- data.frame(id = rep(1:4, rep(2,4)),                  visit = I(rep(c(« Before », »After »), 4)),                  x = rnorm(4), y = runif(4)) df # df est un data.frame de dimension 8 X 4 avec des répétitions  # On simplifie le tableau en enlevant les répétitions df2=reshape(df, timevar = « visit », idvar = « id », direction = « wide »)  # Le paramètre « direction » associé à la valeur « long » permet de récupérer le format original des données. reshape(df2, timevar = « visit », idvar = « id », direction = « long »)  Read More →

la parallélisation des calculs, permet d’exploiter au maximum les capacité calculatoire de votre ordinateur en utilisant tous les core de votre machine ( dual core , quad core …)Cette facpon de proceder est rentable si le calcul que vous voulez faire prend plus de temps que le fait de mettre en place la parallélisation library(foreach)library(doSNOW) getDoParWorkers() registerDoSNOW(makeCluster(4, type = « SOCK »))# 2 , 4 ou plus en fonction de votre machine getDoParWorkers() N <- 10^4 system.time(foreach(i = 1:N,.combine = « cbind ») %do% {sum(rnorm(N))}) system.time(foreach(i = 1:N,.combine = « cbind ») %dopar% {sum(rnorm(N))})Read More →

Afin de tranferer un jeu de données, une liste et à peu pret n’importe quel type d’objet sans devoir envoyer un fichier (csv, Rdata …) vous pouvez utiliser la fonction dput, qui vous donnera la transcription en ligne de code de votre objet. test<-structure(list(Sepal.Length = c(4.7, 4.9, 6.9, 6.3, 6.4, 7.7, 5.1, 5.4, 5.4, 6.3), Species = structure(c(1L, 1L, 3L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L), .Label = c(« setosa », « versicolor », « virginica »), class = « factor »)), .Names = c(« Sepal.Length », « Species »), row.names = c(30L, 38L, 140L, 147L, 116L, 119L, 40L, 32L, 17L, 88L), class = « data.frame »)dput(test)dput(iris)dput(summary(lm(1~1)))Read More →

Le test de Kolmogorov-Smirnov est un test d’hypothèse utilisé pour décider si un échantillon suit une loi de probabilité donnée ou si deux échantillons suivent la même loi. Sous R on peut réaliser ce test avec la fonction ks.test() #on crée des échantillonsa<-rnorm(100,mean=0,sd=1)b<-rgamma(100,shape=1,rate=0.8)c<-rnorm(50,mean=0,sd=1)#a et b proviennent-ils de la même loi?ks.test(a,b)#p=7.5e-11 on rejette l’hypothèse nulle#a et c?ks.test(a,c)#p=0.35 on accepte l’hypothèse nulle#a provient-il d’une loi gamma avec 3 comme paramètre de forme et 2 pour le taux?ks.test(a, »pgamma »,3,2)#p value très faible on rejette l’hypothèse#a provient-il d’une loi normale?ks.test(a, »pnorm »)#p=0.13 on accepte l’hypothèse Comme pour tous les tests, faites bien attention à ce que veut réellement dire ce test, prenezRead More →