Salut Alexandre, A la question : peut-on utiliser des boucles sur autre chose qu'une variable (vecteur) ? oui puisque le data frame est indicée, tu pourras facilement parcourir le tableau dans ses deux dimensions en enchainant par exemple deux boucles for. Le petit programme ci-dessous affiche succe...
Vous avez sûrement mieux à faire que de vous embêter avec 'RODBC'. Utiliser la fonction 'import' du package tdisplay (dans la section 'Packages' de GUR). Cordialement. Samir. C'est justement cela mon problème. Entre ces différentes formes et méthodes d'importation de données laquelle il faut choisi...
Vous avez sûrement mieux à faire que de vous embêter avec 'RODBC'. Utiliser la fonction 'import' du package tdisplay (dans la section 'Packages' de GUR).
Cordialement.
Samir.
Salut, avec 91 espèces à comparer 2 à 2, il ne reste plus aucune hypothèse nulle à rejeter. Si c'est possible, il est préférable de sélectionner des comparaisons d'intérêt en utilisant par exemple la méthodes des contrastes. Voir le package multcomp qui permet d'utiliser differentes méthodes pour se...
effectivement Panther n'a plus cours avec les dernières versions de R.
Pour les versions anciennes de R compatibles avec mac os X 10.3, voir :
http://cran.r-project.org/bin/macosx/old/
A propos de la description des classes d'une partition, vous trouverez la fonction vtest disponible dans le package ttool dans la section 'Packages' de ce forum.
Les livres c'est bien aussi. Moi, j'ai appris avec ces livres : Lebart, Piron, Morineau (2006). Statistique exploratoire multidimensionelle. 4ème edition. Dunod. Escofier, Pagès. Analyses factorielles simples et multiples. objectifs, méthodes et interprétation. Dunod. (4ème edition à paraître). et c...
Bonjour, si vous choisissez de réaliser une CAH à partir des scores factoriels, les choses peuvent être relativement simples : library(ade4) data(deug) deug.dudi <- dudi.pca(deug$tab, center = deug$cent, nf=2, scale = FALSE, scan = FALSE) deug.hc <- hclust(dist(deug.d...
Bonjour, la fonction scatter.coa ne permet pas de spécifier les libellés des axes factoriels. Le mieux est peut être de profiter des compétences graphiques de R pour reproduire les plans factoriels à sa convenance. Par exemple : data(housetasks) w <- dudi.coa(housetasks, scan = FALSE)...