Analyse de Données et Modélisation

Appuyez sur "m"pour afficher le sommaire

Salon de discussion Console R

M. Karar

I-1. Obtenir et installer R et RStudio

Allez sur le site web https://cran.r-project.org/

allez sur https://cran.r-project.org/

Cliquez sur base

Puis téléchargez R.3.6.2

Allez sur https://rstudio.com/ puis cliquez sur Download

Cliquez sur Download

Cliquez sur older version of RStudio https://cran.r-project.org/

Cliquez sur Installer pour télécharger

I-3. Introduction au langage R

R est un langage de programmation et logiciel libre dédié aux statistiques et à l'analyse de données. Il a été conçu en 1992 par les statisticiens Ross Ihaka et Robert Gentleman.

I-3. Introduction au langage R

Un langage de programmation ? C'est quoi ?

I-3. Introduction au langage R

Beaucoup pensent que c'est ça !

I-3. Introduction au langage R

Mais en réalité ce n'est que ça


b <- 3 "cette ligne créé une variable b et lui donne une valeur de 3"
a <- 2  "cette ligne crée une variable a et lui donne une valeur de 2"
print(b*a+2) "simple multiplication et addition" 
b^2 "b²"

I-3. Introduction au langage R [Math de base]

Toutes les opérations arithmétiques courantes et les fonctionnalités mathématiques sont disponible dans la console R. Vous pouvez effectuer des additions, des soustractions, des multiplications et des divisions avec les symboles +,-,* et /, respectivement.


5 + 3 # = 8
5 * 5 # = 25
5^2 # = 25
(7 + 2)^2 + 4 # = 85 
log(5) # = 1.609438

I-3. Introduction au langage R [Déclaration d'une variable]

Pour enregistrer des objets dans la session active il faut la déclarer et les assigner à une variable.


a <- 5
b <- "Macaca sylvanus"
a * 5

> a <- 5
> b <- "Macaca sylvanus"
> a*2
[1] 10

I-3. Introduction au langage R [Déclaration d'une variable]

On peut à tout moment vérifier quelles sont les variables qu'on a déjà crée en utilisant la fonction ls().


ls()

> ls()
[1] "a" "b"

On peut supprimer les variables qu'on a déjà crée en utilisant la fonction rm().


rm(a)
ls()

> rm(a)
[1] "a" "b"
> ls() [1] "b"

Ce qu'on peut faire avec R.

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

Il y a six types d'objets fréquemment utilisés sur R: les vecteurs, les listes, les matrices, les "arrays", les facteurs et les data frames. Le plus simple d'entre eux est l'objet vecteur. Ce dernier peut avoir six différents types de données (ou classes): logique, numérique, entier, complexe, caractère et raw.

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe logique


	v <- TRUE 
	print(class(v))

[1] "logical"

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe numérique


	v <- 23.5
	print(class(v)

[1] "numeric"

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe entier


	v <- 2L
	print(class(v))

[1] "integer"

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe complexe


	v <- 2+5i
	print(class(v))

[1] "complex"

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe caractère


	v <- "TRUE"
	print(class(v))

[1] "character"

I-3. Introduction au langage R [Les types de données]

La classe raw


	v <- charToRaw("Hello")
	print(class(v))

[1] "raw"

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

Le vecteur est la plus petite unité fonctionnelle du langage R. Un vecteur peut être succession de plusieurs valeurs, ou une valeur unique.


monVecteur <- c(2,4,5,6,8,7,4,5)
monVecteur
unAutreVecteur <- c(451)
unAutreVecteur

> monVecteur
[1] 2 4 5 6 8 7 4 5
>unAutreVecteur
[1] 451

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

Ils peuvent avoir différentes classes (numérique, complexe, caractère, etc.) mais les valeurs qui les composent doivent toutes avoir la même classe.


monVecteur <- c(2,4,5,6,8,7,4,5)
class(monVecteur)
monVecteur2 <- c(2,4,5,6,8,7,4,5,"Macaca")
class(monVecteur2)

> class(monVecteur)
[1] "numeric"
> class(monVecteur2)
[1] "character"

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

Il existe différentes méthodes pour créer un vecteur, en utilisant les fonctions suivantes: seq(), rep(), ou alors en combinant des vecteurs déjà existants.


vecteur1 <- c(2,4,5,6,8,7,4,5)
vecteur2 <- c(vecteur1, 55, 56, 57)
vecteur2

vecteur2
[1] 2 4 5 6 8 7 4 5 55 56 57

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

La fonction seq() se présente de la forme suivante:
seq(from=nombre, to=nombre, by=nombre)
Elle a trois arguments.


a <- seq(3, 12,1) #sequence de 3 à 12 avec un pas de 1
a
a2 <- seq(3,12)
a2

> a
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
> a2
[1] 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

La fonction rep() se présente de la forme suivante:
rep(x=, times=, ...)
Elle a deux principaux arguments.


ecoNiveau <- rep("master ecologie", 3)
ecoNiveau

[1] "master ecologie" "master ecologie" "master ecologie"

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

On peut faire un tri croissant ou décroissant des valeurs d'un vecteur en utilisant fonction sort() qui se présente comme suit:
sort(x=, times=, ...)
Elle a deux principaux arguments.


sort(c(544,2,5,4,5,56,85,4), decreasing = T)
sort(c(544,2,5,4,5,56,85,4), decreasing = F)

[1] 544 85 56 5 5 4 4 2 #décroissant
[1] 2 4 4 5 5 56 85 544 #croissant

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

l est possible qu’on ait besoin de tirer une partie d’un vecteur ou juste unevaleur, il faudra alors recourir à l’indexation.


a <-c(0,6,5,4,8,2,5,16,47,11)
length(a) #retourne la longueur de a
a[5] #retourne l'observation stockée à l'index 5

[1] 10
[1] 8

I-3. Introduction au langage R [Les vecteurs]

Indexation à l'aide d'un vecteur


a <-c(0,6,5,4,8,2,5,16,47,11)
index1 <- c(5,6,8,9,10)
a[index1] #retourne l'observation stockée à l'index "index1"

[1] 8 2 16 47 11