Modérateur : Groupe des modérateurs
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t <- matrix(rpois(25,8),5,5)
t
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 8 7 8 13 11
[2,] 8 7 11 7 7
[3,] 4 8 5 6 8
[4,] 9 6 7 4 5
[5,] 3 7 9 6 6
test <- chisq.test(t)$expected
test
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 8.355556 9.138889 10.444444 9.4 9.661111
[2,] 7.111111 7.777778 8.888889 8.0 8.222222
[3,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
[4,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
[5,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
# ce qui équivaut à :
cols <- colSums(t)
rows <- rowSums(t)
outer(rows,cols)/sum(t)
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 8.355556 9.138889 10.444444 9.4 9.661111
[2,] 7.111111 7.777778 8.888889 8.0 8.222222
[3,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
[4,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
[5,] 5.511111 6.027778 6.888889 6.2 6.372222
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#Avec l'exemple précédemment cité
unclass(chisq.test(t))
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library(TeachingDemos)
chisq.detail(t)
#La fonction contient les même objets (à peu de choses près) que la précédante.
unclass(chisq.detail(t))
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library(ade4)
test <- as.data.frame(matrix(c(4,1,2,2),2,2))
test
V1 V2
1 4 2
2 1 2
# l'AFC
test <- dudi.coa(test,scan=F)
# calcul de distance
testc <- dist.dudi(test)
testc
1
2 0.6708204
testc^2
1
2 0.45
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