Groupe des utilisateurs du logiciel R

Bonjour, C'est pas beaucoup plus compliqué : Fusionner les 3 estimateurs en un seul data.frame, mais attention il faut qu'il soit au format "long" donc une façon : d <- data.frame(age = rep(age, 3), type = factor(rep(0:2, each = 61)), size = c(size, size1, size2)) Puis on fait le graphique...

Bonjour, Je ne pense pas que le forum soit là pour résoudre vos exercices à votre place.... Ceci dit, si un point particulier de cet exercice (où d'autre chose d'ailleurs) pose problème vous pouvez toujours demander de l'aide. La consultation d'un des très bons ouvrages pour les bases de R devrait s...

Bonjour, il faut d'abord regrouper les deux vecteurs dans un data.frame d <- data.frame(age = age, size = size) Puis faire le graph (ici deux méthodes différentes pour la courbe) : ggplot(d, aes(x= age, y = size)) + geom_point() + geom_smooth(method = "loess") ggplot(d, aes(x= age, y = siz...

Bonjour, Je pense que le problème vient plutôt du fait que vous erssayez de passer un argument de la fonction en plus de celle-ci. probs est bien un argument pour quantile ? Je ne connais pas du tout le tcl/tk mais je verrais deux solutions : - soit faire deux demande : une pour la fonction, l'autre...

Bonjour, Votre question n'est pas très précise... vous ne spécifiez même pas quel type de modèle vous utilisez : lm ? glm ? Par ailleurs pensez à utiliser les balises Code qui permet de simplifier la lecture (notamment pour les résultats). Pour la première question, oui utilisez un facrteur dans le ...

Bonjour, Vous posez plusieurs problèmes, voici quelques pistes : - Vous ne pouvez pas convertir certaines listes en data.frame car pour que ce soit possible il faut que tous les éléments de la liste aient la même longueur - Pour voire ce qu'il y a dans un objet vous pouvez faire : str(objet) ou name...

Bonjour, L'erreur est assez explicite : R considère votre colonne précipitations comme un facteur et non comme un numérique. Vous pouvez toujours le convertir mais il faut rechercher un problème d'importations qui fait que R croit que cette colonne est du texte. Par argument de fréquence dans mon ex...

Bonjour, Vous n'avez pas besoin de boucle. Il y a plein de fonctions pour répondre à ce type de demande. Une parmi d'autre la fonction by() ?by Un exemple si d est votre data frame: by(d$precipitation, d$annee, FUN = sum) Pour des choses plus complexes ou une meilleur présentations des résultats il ...

Bonjour,

Vous êtes en R 32 ou 64 bits ?
Normalement le 64 bit peut exploiter des objets beaucoup plus gros....

Bonjour, Sans discuter sur la pertinence statistique, quand j'ai ce genre de problème : je voudrais faire un test de Fisher mais certains effectifs sont trop grand pour que ça tourne dans un temps raisonnable, je fais un chisq.test() avec simulation de la valeur du p (simulate.p.value = TRUE) ce qui...

En fait il y a deux sujets imbriqués l'un dans l'autre (ce qui rend plus difficile la lecture) car Romain (et non Léo) souhaite lui faire du double ordonnée (surement appaté par l'intitulé du sujets). L’intérêt des facets par rapport à mfrow et qu'elles permettent d'avoir des graphs plus proches qui...

Une partie au moins du problème vient du fait que ta colonne pour les ordonnées est considérée comme un factor et non un numeric car le séparateur décimal que tu utilises est une virgule et non un point. Ca devrait déja régler le problème de l'ordonnée bizarre. Après comme l'a souligné Dominique à m...

Bonjour, Ce que je fait généralement (car ça permet de ré-utilisé beaucoup plus facilement le code), remplacer la partie legend() (si groupe est un facteur): legend(40, 1.0, levels(groupe), lty=c(1,3) ) ## tu n'as pas précisé d'argument data dans ton exemple Sinon j'utilise plutot la fonction survpl...

Bonjour, Vous êtes ici à la limite du hors sujet sur cette question car votre question porte plus sur les statistiques que sur l'utilisation du logiciel R lui même. Ceci dit, dans R, pour les regressions les contrastes par défaut sont effectivement une modalité de référence (la première du facteur),...

J'utilise souvent MICE, je n'ai jamais eu ce problème. Pour les variables quantitatives j'utilise la méthode "predictive mean matching" qui a pour avantage de n'utiliser que des valeurs effectivement présentes dans le jeu de données et donc d'éviter de créer des valeurs "impossibles&q...