(gH)   -_-  statgh.xmp  ;  TimeStamp (unix) : 04 Février 2010 vers 17:48

 # il doit y avoir un espace en début de ligne !


 aide()

 lit()

 fqt()

 fql()

 ic()

 fapprox()

 chi2()

 cr(age)

 z()

 versiongh()

 showColors()
 showColors(colors()[1:16])

 couleursNmds() # 16 couleurs

 library(lubridate) ; temps <- now() ; exprimeDuree(temps, now() )

 fcomp()

 datagh()
 datagh("elf")
 datagh("vins")
 datagh("logement")
 datagh("ronfle")
 chaineEnListe("tout va bien") # renvoie c("tout","va","bien")

 au2f4 <- aurocQlPred(f4Su,scoreF4,ci=FALSE)

 data(iris) ; hprint(iris) # affiche les données dans Firefox !

 go("cs") ; lit.dac("iris")

 compare2QT("age vs sexe","homme",ah,"femme",af,"ans")

 cb(names(monDF))

 cb(names(laMatrice))

 extrait(iris) ;
 extrait(iris,titre="les iris de Fisher") ;
 extrait(iris,nbcol=4) ;

 data(iris) ; decritQLf("Espece",iris$Species)

 bioc() # charge bioclite()

 cb(names(unVecteur)) # car print(t(unVecteur))) ne fait pas ce qu'on pense...

 compareScoresBinaires(valBin1=ma[,"fcs"],valBin2=fcsPred,titre="Modele FCS",moda=c("0","1"),graphique=TRUE)

 compareScoresBinaires(valBin1=ma[,"fcs"],valBin2=fcsPred,titre="Modele RLB4FCS : AUROC 0,930 ; discordance 0,149 ",moda=c("0","1"),graphique=TRUE)

 compareScoresMetavir(valMeta=metaF,predMeta=ypred,titre=t3)

 corCircle(titre="Malah396",data=maQT,seuil=0.1,grFile="corcirc_396.png")

 compareScoresMetavir(valMeta=metaF,predMeta=metaF+0.05,titre="Prédiction parfaite",pointilles="",points=TRUE,barres=FALSE)

 compareScoresMetavir(valMeta=metaF,predMeta=metaF+0.05,titre="Prédiction parfaite",pointilles="",points=FALSE,barres=TRUE)

 compare2QT("age vs sexe","homme",ah,"femme",af,"ans",TRUE)

 compare2QT("age vs sexe","homme",ah,"femme",af,"ans",TRUE,"AGEvsSEXE.png")

 compare2QTappariees("poids","avant",pav,"après",pop,"kg",TRUE)

 ajouteTotaux(table(sexe,etud))

 tbc <- triCroiseBC(ql1=malah549AvecPred$predStd,ql2=malah549$META_F,nomsMods=mm)

 copies("-.",15) # ce n'est pas rep("-.",15)

 tdn("Variable AGE dossier ELF",age,"ans")
 tdn("Variable AGE dossier ELF",age,"ans",TRUE,"E:/ageTDN.png")


 decritQTparFacteur("AGE dans ELF",age,"ans","SEXE",sexe,"hom fam",TRUE)
 decritQTparFacteurTexte("AGE dans ELF",age,"ans","SEXE",sexe,"hom fam",TRUE)

 allQL(pbioDATA,pbioQL,pbioCOLQL)

 allQLtriap(pbioDATA,pbioQL,pbioCOLQL)

 allQLrecap(pbioDATA,pbioQL,pbioCOLQL)

 allQLtricr(pbioDATA,pbioQL,pbioCOLQL)

 allQT(lesQT,c("AGE","POIDS","TAILLE","ALCOOL"),c("ans","kg","cm","verres"))

 allQT2(lesQT,c("AGE","POIDS","TAILLE","ALCOOL"),c("ans","kg","cm","verres"))

 triAplat("Sexe de la personne",sexeElf,  c("homme","femme") )

 triAplatAvecOrdre("Sexe de la personne",sexeElf,  c("homme","femme") )

 triAplatNonum("Métiers ",varM)

 chi2Adeq( c(20,20,20,140), c(24,11,20,145) )

 chi2Adeq( 150*rep(1/6,6), c(22,21,22,27,22,36), contr=TRUE )

 aurocs_delong(donneesCHU)
 aurocs_delong(donneesCHU,"resCompAurocs.csv",TRUE,TRUE)

 chi2Indep(SEXE,ETUD,c("Homme","Femme"), c("NR","Primaire","Bepc","Bac","Supérieur"))

 chi2Indep( table(SEXE,ETUD) )

 verifSol( raphy100, 4, c(15,-20) )
 decritRLB("coloration",coloQlQt[,c(1,12)])
 decritQTparFacteurTexte(titreGen,vaqt,unite,"Groupes",vaql,moda,graph,fichier_image)

 df2csv(elf,"elf.csv")
 df2dac(binary,"demo")

 data(cars) ; dfSansCor(cars) ; # voir aussi clusterCor()
 data(cars) ; dimdf(cars) ; # renvoie "50x2"
 data(cars) ; dims(cars) ; # comme dimdf() ?

 dfSansNA( dfAvecDonneesManquantes )
 datagh("elf") ;  dql("sexe")
 datagh("elf") ;  dqt("age")

 mm    <- analyseMedianes(art3,02:86,"group",lesGroupes,toler,print=FALSE,caract=TRUE,cag)

 parPrint() # tous les paramètres graphiques par ordre alphabétique

 optionsPrint()     # toutes les options par ordre alphabétique
 optionsPrint(TRUE) # toutes les options par type d'option

 cat("le mot Bonjour comporte ",strlen("Bonjour")," caractères\n")

 chi2IndepTable(smo,row.names(smo),colnames(smo))
 chi2IndepTableFacteur(sexeFacteur,etudFacteur)

 enColonnes( 1:250, nbCol=6,largeur=5, nbDec=0 )

 grps1 <- clusterCor(data=art4r,ret=TRUE) ; mvar  <- bestGroupRep(art4cl,grps1,"group")

 exploreCorrelations("METAVIR et RLB mode =", scoresFMegal, couleursMetavir() )

 pctBcLda(art4cl,"PI","group")

 vecteurEnChaine( c(1,15,35) )  # renvoie "1 15 35"

 lesColonnes( myData )
 lesColonnes( df=myData,ordered=FALSE )
 dsc <- lesColonnes( df=myData,ordered=FALSE,envar=TRUE )

 src("monCodeR.r")
 sorsrc("monCodeRAvecAccents.r")
 sinksrc("monCodeR.r") # charge et exécute le script et produit automatiquement monCodeR.sor
 sinksrc("demo.r")     # charge et exécute le script et produit automatiquement demo.sor

 sensSpec(qlbin,yPredites)

 sensSpec(qlb=bql,qt=bqt,details=FALSE)

 rownames(monDataFrame)

 rlobin(ma[,2],df_fcs5[,-1])

 mot("le petit chat",2) # renvoie "petit" car c'est le deuxième mot
 mots("le petit chat") # renvoie 3 car il y a 3 mots
 nbmots("le petit chat") # renvoie 3 car il y a 3 mots

 rlo_ord(dataFrameAvecQlOrdonnéeEnpremier)
 regressionLogistiqueOrdinale(dataFrameAvecQlOrdonnéeEnpremier)
 regressionLogistiqueOrdinale2(dataFrameAvecQlOrdonnéeEnpremier,"CUM")
 regressionLogistiqueOrdinale2(dataFrameAvecQlOrdonnéeEnpremier,"ADJ")
 regressionLogistiqueOrdinale2(dataFrameAvecQlOrdonnéeEnpremier,"CR")

 regressionLogistiqueBinaire(sexe,age,FALSE,FALSE)
 regressionLogistiqueBinaire(sexe,cbind(age,poids),TRUE,FALSE)

 sdr(1:10,0,10)
 rsd(1:10,0,10)
 sdmax(50,0,1)
 matpUnif  <- matPen(taille=5,opt="unif")
 matpPond  <- matPen(taille=5,opt="pond")
 discordance(f4org,f4pred,matPen(2),modaf4)
 matId(3)
 matId(5)

 mm <- modalitesMetavir()

 mdc(vinsData)
 matCor(vinsData)
 mdc(vinsData,meilCor=TRUE)

 minMatCor( cor(vinsData) )
 maxMatCor( cor(vinsData) )

 ouinon()        # renvoie "oui" "non"
 rev( ouinon() ) # renvoie "non" "oui"

 aurocs(elfdata,"SEXE",c("AGE","ETUD"))

 nonoui() ) # renvoie "non" "oui"
 nombase("essai.txt")              # renvoie "essai"
 nombase("/home/user/essai.txt")   # renvoie "/home/user/essai"
 nombase("C:/home/user/essai.txt") # renvoie "C:/home/user/essai"

 ddata("datasets")
 lls("gdata")

 ar    <- analyseRegression("Appartements",surf,prix)
 resOz <- analyseRegression(titre="Ozone",xi=ozone$T12,yi=ozone$maxO3,interactif=FALSE,basegr="OZ_")

 somCols(elfdata) # à ne pas confondre avec colSums(elfdata)

 head(lea) ; bloc(lea) ; hhead(lea) ;
 head(lea,n=10) ; bloc(lea,debcol=5,fincol=10) ; hhead(lea,c=3) ;

 dtQT("nombre d'élèves intégrés en 1997",integr,"personne(s)") ;
 decritQT("nombre d'élèves intégrés en 1997",integr,"personne(s)") ;
 decritQT("nombre d'élèves intégrés en 1997",integr,"personne(s)",graphique=TRUE,fichier_image="elv.ps") ;
 allQT(ecoles,c("INT","NPP","NEC","EFT","BUD","DAS","NPM","NOI","MSE")) ;
 allQT2(ecoles,c("INT","NPP","NEC","EFT","BUD","DAS","NPM","NOI","MSE")) ;
 anaLin("Age Hommes",ageh,"ans","Age femmes",agef,"ans")

 histProba( dbinom((0:5),5,0.5) ,c(0:5),"binomiale B(5,0.5)")
 histEffectifs( " Filtrages ") , c( 70 , 60 ,  20 , 20 ,  8 , 70 ) , 0:5 )
 nomDeFichier("programme C++") # renvoie "programme_Cpp"
 nomDeFichier("a/B")           # renvoie "adB"
 moy(age)
 milieux(1:3) # renvoie 1.5 2.5
 milieu(1:3)  # renvoie 2

 ruler(30) # affiche une "réglette" en |...+....|....+....|....+....| sur 30 caractères

 nodup(dataFrame)
 noconst(dataFrame,"donneesNonConstantes.txt")
 nodup(dataFrame,noconst=FALSE)
 nodup(dataFrame,nodupcol=FALSE)
 hbbpQT("dist",dist)

 ice(5,3.676955)
 ice(5,3.676955,0.05)
 ice(5,3.676955,0.01,TRUE)

 with( cars, linCor(dist,speed) )

 iceQT(age)
 iceQT(age,0.01)
 litcol("vins.dar",3)
 lstMod(c("homme","femme")) # renvoie  "homme !femme !"

 ifiab(age,0,100)

 icm(50,25.03,1.341641)
 icm(50,25.03,1.341641,0.01)
 icm(50,25.03,1.341641,0.01,TRUE)

 icp(580,0.262)
 icp(580,0.262,0.05)
 icp(580,0.262,0.05,TRUE)

 icmQT(lng)
 icmQT(AGE_ELF,0.01)

 lib("gdata")

 installe("gdata")

 modelesCLMMetavir
 traceRLB(objRlb=glm(surv ~ .,data=HEPATO),ql=data[,1],seuil=0.5,titre="SURVIE")

 mcomed() # volontairement non décrit (pour mes cours)


 ligneCadreCtrACP()
 lignePointillesACP(30)

 approxPoiss(10,300,15)
 ypreditMetavir <- recadrage(v=ypred,vmin=0,vmax=4,out=1)
 couleursPred   <- recadrage(predMeta,0,4,rounding=TRUE)
 rchModeleLogistique(dataFrameAvecQlEnpremierdf)
 rchModeleLogistique(dataFrameAvecQlEnpremierdf,TRUE)
 pchShow() ; # pour savoir à quoi correspond pch=19, pch=20
 pchShow() ; # pour savoir comment on affiche un rond, un triangle...
 pairsi(leaqt,pch=19,cex=0.5)
 pairsi(pnd,opt=1,col=cc[leacl])

 pairs(lesVar,lower.panel=panel.pointsreg,...) # pas  pairs(lesVar,lower.panel=panel.pointsreg(),...)
 pairs(lesVar,lower.panel=panel.corpvalue,...) # pas  pairs(lesVar,lower.panel=panel.corpvalue(),...)
 pairs(lesVar,lower.panel=panel.cor,...)  # pas  pairs(lesVar,lower.panel=panel.cor(),...)
 pairs(lesVar,lower.panel=panel.cor2,...) # pas  pairs(lesVar,lower.panel=panel.cor2(),...)

 hbbpQT
 htmlsrc("demo1.r")
 htmlsrc("demo2.r",echo=TRUE)

 finHtml()

 cd("C:/Temp")
 cd("~/tmp")
 pwd() # voir aussi cd()
 regh()
 redata()
 reduitVarsCor(monDataFrame,0.82) {
 reduitVarsCor(monDataFrame,0.85,"spearman") {

 compPourc(" ORDINATEURS par Région",20,102,28,98)
 compMoyNoData( "AGE FR/US ",97, 5.851, 3.978, 73, 4.877, 5.642 )

 skku( ageElf  )
 skku( c(-1,2) )

 plotQT(lng,"Longueur (en acides aminés) des chaines","aa",TRUE)
 boxplotQT(lng,"Longueur (en acides aminés) des chaines")

 identif("CCUG1",vec1,mat1)
 identifgc("xmp1.dac","xmp1.mdp","xmp1.ngr")
 identifgc("rch3.dac","rch3.mdp","xmp1.ngr")

 decritQT(" AGE ", ag, "ans ")
 decritQT(" AGE ", ag, "ans ", TRUE)
 decritQT(" AGE ", ag, "ans ", TRUE ," d:/elf_age.png")

 decritQL(" SEXE ",sx, "homme femme")
 decritQL(" SEXE ",sx, "homme femme",TRUE)

 ucfirst("poisson") # renvoie Poisson (donc en initiale majuscule)

 allQT(vins,nomcol,unites)
 allqtdbf("chu825qt",chaineEnListe("G/l UI/l mmo/l mug/l % mg/dl an"))
 allQTdf(vinsdata)
 compPourc(" Prop Hom/Fem ",10,80,30,70)

 acpFacteur("LEA par genre",leaqt,lea["genre"])
 allCalcQT("AGE dans ELF",ag,"ans")
 xls2dar("elf.xls")
 strlen("oui") # renvoie 3
 violinplotQT("les AGES (elf)",age)

 vvar(age)
 triCroiseSansMarges("SEXE",sexe,m_sexe,"ETUDES",etud,m_etud)
 triCroise("SEXE",sexe,m_sexe,"ETUDES",etud,m_etud)
 triCroise("SEXE",sexe,m_sexe,"ETUDES",etud,m_etud,TRUE)
 triCroise("SEXE",sexe,m_sexe,"ETUDES",etud,m_etud,TRUE,"sex_etu.png")
 triAPlats()
 traceTcr("SEXE",sexe,m_sexe,"ETUDES",etud,m_etud)
 traceQL("SEXE",sexe,m_sexe)
 traceCor("Exportations de vins","Royaume-Uni",UK,"hl",Allemagne de l'Ouest",RFA,"hl")
 traceLin("Royaume-Uni",UK,"Allemagne de l'Ouest",RFA)
 tailleEchProp(0.169,4)
 tailleEchProp(0.169,4,0.10)
 tailleEchMoy(0.64,0.25)
 tailleEchMoy(0.64,0.25,0.10)
 paste("A",surncarg(10,"B"),"C",sep="") # renvoie "A B          C" donc avec 10 espaces entre "B" et "C"
 surncarg(8,"VINS")

 sinksource("demoQT")
 loiNormale <- simule(0,1,500)
 scr(1)
 scr(2)
 scr(4)
 rch_VE("AGE",age,"ans")
 print10(elfdata)
 plotQTdet("variable AGE dans le dossier Elf",ag,"ans")
 plotQTdet("variable AGE dans le dossier Elf",ag,"ans",TRUE)
 histQL("variable SEXE dossier Elf",sexe,m_sexe)
 plotQL("variable SEXE dossier Elf",sexe,m_sexe)
 compMoyData( "AGE Elf vs AGE Titanic","AGE Elf", age_elf, "AGE Titanic",age_titanic )
 compMoyData("AGE versus SEXE dossier Elf","Hommes",ah,"Femmes",af)
 cv(age)
 ect(age)
 tmp()
 histoQT("EXPORTATION de VIN",uk,"hectolitres")
 histoQT("AUTRE EXPORTATION de VIN",rfa,"hl","RFA.PNG",maxhist=0.45,rug=FALSE)

 lea <- lit.dar("lea.dar")
 elf <- lit.dar("http://www.info.univ-angers.fr/~gh/Datasets/elf.dar")
 elf <- lit.dar("K:/Stat_Ad/elf.dar") # en salle G101 à la Fac

 ti <- lit.dar.lh("titanic.dar") ; print( str(ti) )
 vi <- lit.dar.lh("vins.dar")    ; print( str(vi) )

 tita <- lit.dar.wd("titanic.dar") ;  print( str(tita) )
 vins <- lit.dar.wd("vins.dar")    ;  print( str(vins) )

 data  <- lit.dat("elf.dat") # un simple read.table avec head=FALSE et row.names=1
 antal <- lit.dbf("antal.dbf") ;  print( str(antal) )

 bete.zola <- lit.texte("bete.txt")

 allQLnonum(elfdata,c(1,4),c("SEXE","ETUDES"))
 anaTcr("SEXE",sexe,c("hommes","femmes"),"ETUDES",etud,m_etud)
 as.sigcode(0.2)
 as.sigcode(0.02)
 as.sigcode(0.002)
 as.sigcode(0.0002)

 numeroteId(iris)

 antal <- lit.xls("data.xls") ; print( str(antal) )

 library(ROCR) ;  vauroc <- auroc(qlbin,yPredites)

 bendist(vinsdata)
 vvar(v) # variance empirique, correspond à var(v)*(length(v)-1)/(length(v))

 clusterCorTrans( vinsData ) # penser aussi à clusterCor( vinsData )

 clusterCor( vinsData ) # penser aussi à clusterCorTrans( vinsData )

 col.names( maMatrice )

 colMins( vinsData )
 colMedians( vinsData )
 colMaxs( vinsData )
 ect( v ) # écart-type empirique : correspond à sd(v)*sqrt( (length(v)-1)/(length(v)))

 library(beanplot) ;  beanplotQT("ROYAUME UNI",uk)
 library(beanplot) ;  bbpQT("ROYAUME UNI",uk)

 bestValAssoc(0.3)
 nchar( ghtrim("   abc   ") ) # renvoie 3 car on ne garde que "abc"
 # on peut aussi utiliser
 library(gdata)
 # pour la fonction trim plus officielle


 duree( bete.zola <- lit.texte("bete.txt") )
 duree( fonction1() )
 duree( fonction2() )
 gr("figure1.png")
 gr("figure2.png",largeur=800,hauteur=600)

 ecrit.dar(monDataFrame,"donnees.dar")
 ecrit.df(monDataFrame,"donnees.dar")  # au format .dar !
 ecrit.xls(monDataFrame,"donnees.csv")  # au format .csv, pas .xls
 ecrit.csv(monDataFrame,"resultats.csv")
 ecrit.dac(monDataFrameDac,"export")

 boxplotQT("ROYAUME UNI",uk)

 exprimeDuree(tempsAvant, now() ) ; # utilise lubridate

 catln("hello")

 allQLm(matriceSEXE_FUMEUR,c("homme femme","oui non"))

 analyseCoefficientsModeleLogistique(maf4)

 debutHtml()

 decritClass(hclust(mdist,method="ward"))
 decritClass(hclust(mdist,method="single"))

 anared(donnesBinaires)

 approximations()

 approxPoissNorm(2,15,8)

 approximationPoissonnienne(titre="Haukka",effectifs=haukka,ymax=30)

 approximationBinomiale(titre="Haukka",effectifs=haukka,ymax=30)

 asc("abcABC")
 charToNum("abcABC") # renvoie c(97,98,99,65,66,67)
 chr( c(65,66,67,10) ) # renvoie "ABC\n"

 attends()

 attends("ok pour continuer ?")

 head(bestCor(ma[,chaineEnListe(ch2)]))

 cah2co(titre="CAH lignes",coordata=coo,graphique=TRUE,coulCAH=coulClass[leaqt46[,"leacl"]],vcex=0.4,vadj=0)

 bc <- bestCor(ma)

 cadreCah2co()

 plot(dataFibrose,col=couleursMetavir(),main="Fibrose")

 catn()

 cats("Niveau 1")        # écrit Niveau puis le souligne et saute une ligne
 cats("Niveau 1a","-")
 cats("Niveau 2a",".")

 cdr(uk)
 cdrn(scoreBINAIRE,0,1)
 coefficientsRLB(dataNASH)

 catss("Lecture du data frame")   # produit un encadré autour de Lecture avec des + et des ==

 col2fact( dataLarg)

 corClust(vinsData) # et ce n'est pas clusterCor( vinsData )
 corClust(vinsData) # et ce n'est pas clusterCorTrans( vinsData )

 couleursMetavir() # couleurs standard pour article

 cd("~/Tmp")
 cd("W:/Temp")

 chaineEnVectNum("12 18 50 35 1 68")  # renvoie c(12,18,50,35,1,68)

 couleurs_metaf()
 cpt("bete.txt candide.txt","maison temps train")

 mat[,2] <- reformate( mat[,2] ) # remplit avec le symbole_ à droite

 decritModeleLogistiqueBinaire(dfMeilleurModele)
 decritModeleLogistiqueBinaire(dataNashDB,details=TRUE) ; # fourni le seuil 0.7
 decritModeleLogistiqueBinaire(dataNashDB,details=TRUE,seuil=0.7,autreData=autreDB,titreAutreData="série 2")

 print( round(coefficientsRLB(dataMc,0.05),4) )


 acp(titre="LEA, 45 variables",matdata=leaqt46[,-1],stat=1,nbfac=-1)

 acp(titre="LEA, 45 variables",matdata=leadata,stat=1,nbfac=3,out=c("var"),bestctr=25)

 acp(titre="LEA, 30 variables",matdata=leaqtg6[,-1],stat=0,nbfac=4,out="var",bestctr=-1)

 acpFacteur(titre="Malah418",dataMatrix=maQT,facteur=metavirQL,listeCouleurs=coulmeta)

 acpFacteur(titre="Malah418",dataMatrix=maQT,facteur=metavirQL,listeCouleurs=coulmeta,plan=c(1,2))

 leacp <- PCA(leaqtg7,graph=FALSE,ind.sup=711:722,quali.sup=1) ; acpl <- acpLoadings(leacp)

 leaqtMoy <- addClassMeans( leaqt46 )

 lesData <- ajusteNomsColonnes(dataMatrix)

 adt <-  analexies( lit.texte("essai.txt") )

 ch1 <- lesVariables(ma[,-c(1,3)])                        # pour modelesRLB()
 ch2 <- "fcs dFIB aSTsTOT mEPAISp nPONT pNODUL pRECTIn"   # pour modelesRLB()
 ch3 <- "fcs dFIB mEPAISp nPONT pNODUL pRECTIn"           # pour modelesRLB()
 vdc <- c(ch1,ch2,ch3)                                    # pour modelesRLB()

 modelesRLB(titre="MALAH-FCS",df=ma, vectChaines=vdc,base="RLBFCS",maxdec=3,tbc=4)

 noask() # du coup, plus de Tapez <Entrée> pour voir le graphique suivant :

 cb(names(monDF))

 cb(names(laMatrice))
 panel.cor() # volontairement non décrit
 panel.cor2() # volontairement non décrit
 panel.corpvalue() # volontairement non décrit
 panel.pointsreg() # volontairement non décrit

 cb(names(unVecteur)) # car print(t(unVecteur))) ne fait pas ce qu'on pense...

 modelesCLMMetavir(titre="MALAH-Metavir",facteurMeta=metafQL,df=ma, vectChaines=vdc,base="CLMMETAF",maxdec=3,best=5)
 modelesFDAMetavir(titre="MALAH-Metavir",df=ma, vectChaines=vdc,base="QDAMETAF",maxdec=3,best=4)
 modelesLDAMetavir(titre="MALAH-Metavir",df=malda, vectChaines=lesVarsLda,base="LDA_MALAH416_",maxdec=3,best=1)
 modelesMDAMetavir(titre="MALAH-Metavir",df=ma, vectChaines=ch4,base="meilleur MDA",maxdec=3,best=1,pointsQt=FALSE,pointsMeta=TRUE, barresPred=FALSE)
 modelesQDAMetavir(titre="MALAH-Metavir",df=ma, vectChaines=ch4,base="meilleur MDA",maxdec=3,best=1,pointsQt=FALSE,pointsMeta=TRUE, barresPred=FALSE)
 modelesRLIMetavir(titre="MALAH-Metavir",df=ma, vectChaines=ch4,base="Meilleur RLI ",maxdec=3,best=1,pointsQt=TRUE,pointsMeta=FALSE,barresPred=FALSE)