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FactoMineR, an R package dedicated to multivariate Exploratory Data Analysis. Télécharger R à l'adresse suivante: mammology.info 21 oct. puis dowload CRAN et choisir un miroir français: Lyon par exemple. Choisir: – windows. – >source("mammology.info"). FactoMineR, un package R dedie a l'analyse exploratoire des donnees vous pouvez télécharger le package à partir du CRAN ou de ce site (FactoMineR.

Nom: FACTOMINER R GRATUIT
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Système d’exploitation: Android. Windows XP/7/10. iOS. MacOS.
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La durée du projet est de deux semaines à compter de la date de remise. Le projet sera rendu sous format pdf. Pour des exposés théoriques complets, consulter les ouvrages cités en Bibliographie. Pour J-P. Aujourd'hui les méthodes d'analyse de données sont employées dans un grand nombre de domaines qu'il est impossible d'énumérer.

I Pourc. Po Nbre. Ordin Nbre. Voitur Nbre. Intern nbrjourhab tauxfertil Min. Ouvrir Excel et insérer une colonne et taper continent, ensuite affecter à chaque pays le continent auquel il appartient. IndusPNB : num 25 47 51 29 32 26 30 39 28 Po : num 76 90 32 65 99 99 97 84 Ordin : num 3 4. Voitur : num 27 25 18 0 36 1 Intern : num 0. Nous avons cette fois ci 18 variables au lieu de 17 et pays.

On constate que la variable continent est qualitatif. Ensuite nous allons créer une fonction qui va nous donner les statistiques pour chaque continent. Nous allons charger la library dplyr et la library tidyr. IndusPNB Les Américains et les Asiatiques ont donc un bon niveau de vie.

Ensuite viens les Américains.

Les pays qui sont proches du centre de gravités sont proches de la moyenne, ce sont les pays émergent. Les pays qui contribuent le plus à la formation de cet axe sont les Etats-Unis, la Norvège et la Suisse. Ils appartiennent au groupe des pays riches, ceux qui ont des ordinateurs, des téléphones et des voitures.

Les variables qualitatives Amériques et Europe sont au barycentre des pays riches. Ainsi le continent Américain et Européen regroupe les pays riches. La variable qualitative Afrique est au barycentre de ces pays. Ainsi le continent Africain regroupe les pays pauvres. La chine est donc un pays industrialisé. La variable nominale y possède donc q modalités.

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A partir de ce tableau brut, on construit un tableau dit tableau disjonctif complet TDC. Dans le TDC les lignes sont les individus mais les colonnes cette fois sont les modalités des variables qualitatives.

Ainsi si la colonne j du tableau initial a Kj modalités, il y aura Kj colonnes dans le TDC, chacune correspondant à une modalité de la variable j. A l'intersection de la ligne i et de la colonne k on trouve yik qui vaut 1 si l'individu i possède la modalité k de la variable j et 0 sinon. Revenons à nos données. La variable pbsomeil, à trois modalités qui sont : jamais, rarement et souvent.

Le premier axe est caractérise par les variables problème de sommeil, Endormir et Cauchemars. De mêmes les variables qui contribuent le plus au deuxième axe sont : Cannabis, Alcool et Tabac. Types de données, structures algorithmiques branchements conditionnels, boucles Programmation modulaire sous R. Instructions, blocs d'instructions, procédures et fonctions, découpage en modules des programmes. Manipulation des vecteurs sous R.

Théories et concepts

Création des vecteurs, calculs récapitulatifs, extractions, le type factor. Tableaux et matrices avec R. Création des matrices à partir d'un vecteur, extractions, modification dynamique des dimensions, extractions, calculs avec la fonction apply. Data frame avec R. Création d'un data frame, importation d'un fichier de données txt, xls, xlsx , utilisation des données intégrées dans les packages. Manipulation des data frame, filtrage, restrictions, projections.

Opérations sur les data frame.

Exploitation des fonctions sapply et lapply. Programmation à partir des objets statistiques sous R. Récupération des propriétés des objets issus des calculs statistiques. Utilisation de la commande attributes. Programmation de nouvelles méthodes sous forme de fonctions. Mécanisme des classes sous R. Modèles S3, S4, RC. Manipulation des objets, accès aux champs, fonctions génériques, héritage. Programmation MapReduce sous R.

Programmation sous R via le package RHadoop. Supports et ouvrages à lire absolument pour le cours de Programmation R Introduction à la programmation en R, de Vincent Goulet. Il s'agit ni plus ni moins que d'un ouvrage sur la programmation sous R, avec une prédisposition aux applications statistiques.

Un grand nombre d'exemples et d'exercices corrigés sont disponibles. Un ouvrage de qualité qui fait référence. Mon cours est bâti à partir de cet ouvrage. Débogage sous RStudio. Deux tutoriels montrent comment déboguer un programme sous l'EDI environnement de développement intégré RStudio.

Edition des points d'arrêt, exécution pas à pas du programme, surveillance de l'environnement local et global valeur des variables , Ces fonctionnalités sont indispensables dès lors que l'on souhaite développer des programmes R complexes et performants.

Effectuez vos études statistiques avec R, de Philippe Juien. Excellent cours d'introduction à R. Pour nous, voir en particulier les chapitres consacrés aux vecteurs, matrices, listes, data frame Très complet, très détaillé.

Fait un large tour d'horizon de ce qu'on peut réaliser avec R Initiation à la programmation. Ce tutoriel décrit tout le processus permettant de programmer dans le langage R dans le framework Hadoop. Voici quelques étapes clés : installation d'un cluster mono-noeud via la distribution cloudera, installation d'un environnement de développement client-serveur avec RStudio, programmation en mapreduce du fameux algorithme "wordcount" à partir d'un ensemble de fichiers textes stockés sur hdfs.

Utilisation des packages de la collection RHadoop. MapReduce avec R. Programmation MapReduce avec R. Utilisation du package "rmr2" de la collection RHadoop.

Programmation MapReduce de techniques simples comptage de valeurs, somme des carrés intra-classes de l'ANOVA et un peu plus sophistiquées régression linéaire multiple.

Programmation R sous Spark avec SparkR. Installation du framework Spark sous Windows. Présentation de la librairie Machine Learning MLlib. Utilisation du package SparkR. Mis en place d'une démarche d'analyse prédictive. Régression logistique. Programmation parallèle sous R. Découpage du calcul de la matrice de variance covariance intra-classes pour l'analyse discriminante. Distribution des calculs sur les coeurs d'une machine à processeur multi-coeurs.

Utilisation des packages "parallel" et "doParallel" de R. Traitement des très grands fichiers avec R - Le package "filehash". Copie des objets - y compris les données - sur disque à l'aide des fonctions du package "filehash". L'objectif est d'alléger l'occupation mémoire et de pouvoir traiter de très grosses volumétries sous R. Les procédures statistiques usuelles rpart, lda savent tirer parti du dispositif, et ainsi augmenter considérablement leur capacité de calcul.

Quelques tutoriels pour le machine learning, le data mining, les statistiques et l'analyse de données avec R Installation et gestion des packages. Manipulations des données avec R.

Cours de programmation sous R

Induction des arbres de décision avec R. Arbres de décision ; packages : rpart, tree, party ; prédiction ; matrice de confusion ; lecture des fichiers xls et xlsx Excel. Régression logistique binaire avec R. Régression logistique, prédiction, matrice de confusion, sélection de variables, lecture des fichiers xls et xlsx Excel.

Régression linéaire multiple. Diagnostic de la régression, détection des points atypiques, diagnostic de la colinéarité et sélection de variables. Guide to credit scoring in R. Mise en oeuvre de quelques techniques de scoring sur la base "german credit". Cercle des corrélations, projection des observations dans les plans factoriels, caractérisation à l'aide des variables illustratives quantitatives et qualitatives, projection des individus illustratifs supplémentaires.

Statistiques descriptives, représentations graphiques, cercle des corrélations, projection des observations dans les plans factoriels, caractérisation à l'aide des variables illustratives quantitatives et qualitatives, moyennes conditionnelles et valeurs test, exploration graphique interactive avec dynGraph.

Analyse factorielle des correspondances avec R AFC. Profils, valeurs propres, scree plot, cosinus 2, contributions, représentation simultanée. Statistiques descriptives, valeurs propres, scree plot, cosinus 2, contributions, projection des observations, projection des modalités, représentation barycentrique.

Analyse factorielle sur variables actives quantitatives ET qualitatives. Classification ascendante hiérarchique, méthode des centres mobiles. Description des classes. Aide à la détection du nombre adéquat de groupes. Complémentarité ACP et classification. Package fpc. R et Tanagra. Comparer la mise en oeuvre et les résultats de différentes techniques statistiques sous R et Tanagra régression logistique, régression PLS, arbres de décision CART, support vector machine, validation croisée, etc.

Si les commandes diffèrent, les résultats sont les mêmes. C'est ce qui importe. Ceci est vrai pour la grande majorité des logiciels libres. The R journal Le journal de R. Les articles sont centrés sur R bien évidemment, mais ils donnent un excellent aperçu des préoccupations contemporaines des statisticiens et des informaticiens dans le domaine du traitement de données analyse de données, data mining, big data, appelez ça comme vous voulez.

Autres ressources bibliographiques accessibles sur le net tutoriels, aide-mémoire, supports de cours, etc. Introduction à R R pour les débutants, de Emmanuel Paradis.

Assez courte, en français, ce document présente rapidement le logiciel R en mettant l'accent sur les opérations sur les vecteurs et les objets, et les fonctionnalités graphiques, qui sont très nombreuses il faut le reconnaître. La programmation est survolée très rapidement. An introduction to R, de Venables, Smith et l'équipe de développement de R. En anglais, ce document décrit, de manière assez succincte, les principales fonctionnalités du logiciel, la manipulation des données et des objets, l'accès aux fichiers, les procédures graphiques.

Un chapitre est consacré à la programmation, sous l'angle de l'écriture de ses propres fonctions en R. Lecture facile. The R Datasets Package. Description des jeux de données qui accompagnent le logiciel R.

Ils sont utilisés pour illustrer les techniques. Pour nous, ils nous permettent de reproduire les exemples sans avoir à chercher les données sur le web.

Ils sont accessibles via la commande data La plupart sont parfaitement documentés. En anglais, un tour d'horizon rapide mais très complet des principales procédures de R : manipulation des données, les principales techniques statistiques, les commandes graphiques Très sobre. Aide mémoire R - Le langage, d'Aymeric Duclert.

L'objectif de cet aide-mémoire est de donner un rapide coup d'oeil de quelques fonctionnalités disponibles sous R, illustré de quelques exemples d'usage simple. Le but est surtout de faire gagner du temps dans la réalisation de scripts R. R reference card, de Tom Short. En anglais, sur 4 pages, la listes des principales fonctions de R regroupées par thèmes : accès aux données, création de vecteurs, transformation de variables, fonctions mathématiques, manipulation des chaînes de caractères, création de graphiques, modélisation, etc.

S'il y a un document qu'il faut avoir constamment sous la main, tout du moins dans la phase d'apprentissage du langage, c'est bien celui-ci. R reference card, de Robison-Cox. En anglais, sur 2 pages, la listes des principales fonctions de R regroupées par thèmes.