Bonjour, une autre possibilité est que toutes les combinaisons des deux facteurs ne soient pas présentes dans le jeu de données : f1 <- factor(c("A","A","A","A","B","B","B","B")) f2 <- factor(c(&q...
Bonjour, je ne connais pas bien RCommander (je préfère personnellement travailler en lignes de commande), mais je ne suis pas surpris qu'il ne propose pas "toutes les fonctions stats". Simplement car il est juste impossible qu'une interface graphique propose l'ensemble des méthodes disponi...
Bonjour, il n'y a en fait aucun problème. La fonction plot() s'adapte aux données qu'on lui envoie : si elles sont quantitatives elle trace un nuage de points, s'il y a un facteur et une variable quantitative elle trace un boxplot. Or votre variable Date est un facteur. Donc plot() trace un boxplot ...
Il y a certainement des gens ici qui vous aideraient, mais ce n'est simplement pas l'objet de ce forum là. Tentez votre chance sur un forum de statistiques, vous aurez à coup sûr des réponses (dont sans doute certaines de contributeurs de ce forum).
Bonjour, le message d'erreur est assez explicite : votre plan d'échantillonnage n'est pas en blocs complets sans répétitions. Or c'est une condition stricte du test de Friedman (mais on sort du sujet du forum). Autrement dit, si vous faites : table(E_commun$Lieu,E_commun$Semaine) vous n'avez...
Bonjour, je vous conseille de voir ici , c'est une mine d'informations au-delà de cette histoire de tests. Personnellement je ne m'embête pas beaucoup, même si ce n'est pas la solution optimale j'utilise toujours le test de Wald proposé par Anova (du package car). Cette fonction peut être utilisée s...
Bonjour, il y a peut-être plusieurs fonctions scat.mix.numeric, mais celle du package RVAideMemoire permet de sélectionner les axes avec les arguments xax et yax. Comme il a été dit, ce cercle des corrélations n'a de sens qu'avec les variables quantitatives. Seules celles-ci sont donc représentées (...
Bonjour, en fait la fonction glmer.nb() (qui ne fait que du GLMM avec loi binomiale négative, d'où son nom) commence par fitter un modèle avec une loi de Poisson, dont elle a besoin pour calculer le paramètre de dispersion de la loi binomiale négative. C'est la même chose avec glm.nb() dans le cas o...
depuis quelques temps il y a une fonction glmer.nb() dans le package lme4, qui est dédiée aux GLMMs avec une loi binomiale négative. C'est un peu comme glm() et glm.nb().
Bonjour, une possibilité : colonnes <- c("a","b","c","d","e") sum(df[,which(colnames(df)%in%colonnes)]) En changeant le vecteur colonnes, vous changez de fait la sélection des colonnes à sommer sans avoir à toucher à l...