Les 267 fonctions de statgh.r (version 6.47) Chargement des fonctions :           source("http://forge.info.univ-angers.fr/~gh/wstat/statgh.r",encoding="latin1") Choisissez la fonction : acp acpFacteur acpLoadings addClassMeans aide ajouteTotaux ajusteNomsColonnes allCalcQT allQL allQLm allQLnonum allQLrecap allQLtriap allQLtricr allQT allQT2 allQTdf allqtdbf anaLin anaTcr analexies analyseCoefficientsModeleLogistique analyseMedianes analyseRegression anared approxPoissNorm approximationBinomiale approximationPoissonnienne approximations as.sigcode asc attends auroc aurocQlPred aurocs aurocs_delong bbpQT beanplotQT bendist bestCor bestCorDf bestGroupRep bestValAssoc bioc bloc boxplotQT cadreCah2co cah2co catln catn cats catss cb cd cdr cdrn chaineEnListe chaineEnVectNum charToNum checklm chi2 chi2Adeq chi2Indep chi2IndepTable chi2IndepTableFacteur chr clusterCor clusterCorTrans coefficientsRLB col.names col2fact colMaxs colMedians colMins compMoyData compMoyNoData compPourc compare2QT compare2QTappariees compareScoresBinaires compareScoresFL compareScoresMetavir copies corCircle couleursFL couleursMetavir couleursNmds cpt cr cv datagh ddata debutHtml decritClass decritModeleLogistiqueBinaire decritQL decritQLf decritQT decritQTparFacteur decritQTparFacteurTexte decritRLB devoff df2csv df2dac dfSansCor dfSansNA dimdf dims discordance dql dqt dtQT duree ecrit.csv ecrit.dac ecrit.dar ecrit.df ecrit.xls ect enColonnes enFacteur exploreCorrelations exprimeDuree extrait fcomp finHtml finsink fql fqt ghtrim go gr hbbpQT hhead histEffectifs histProba histQL histoQT hprint htmlsrc ic ice iceQT icm icmQT icp identif identifgc ifiab installe lesColonnes lesVariables lib ligneCadreCtrACP lignePointillesACP linCor linmodelstats lit lit.dac lit.dar lit.dar.lh lit.dar.wd lit.dat lit.dbf lit.texte lit.xls litcol lls lstMod matCor matId matPen maxMatCor mcomed mdc milieu milieux minMatCor modalitesFL modalitesMetavir modelesCLMMetavir modelesFDAMetavir modelesLDAMetavir modelesMDAMetavir modelesQDAMetavir modelesRLB modelesRLIMetavir mot mots moy nbmots noask noconst nodup nomDeFichier nombase nonoui numeroteId optionsPrint ouinon pairsi panel.cor panel.cor2 panel.corpvalue panel.pointsreg parPrint pchShow pctBcLda plotQL plotQT plotQTdet print10 pwd rchModeleLogistique rch_VE recadrage redata reduitVarsCor reformate regh regressionLogistiqueBinaire regressionLogistiqueOrdinale regressionLogistiqueOrdinale2 rlo_ord rlobin rownames rsd ruler run scr sdmax sdr sensSpec showColors simule sinksource sinksrc skku somCols sorsrc src strlen surncarg tailleEchMoy tailleEchProp tdn tmp traceCor traceLin traceQL traceRLB traceTcr triAPlats triAplat triAplatAvecOrdre triAplatNonum triCroise triCroiseBC triCroiseSansMarges triaplat ucfirst vecteurEnChaine verifSol versiongh violinplotQT vvar xls2dar z Exemples d'utilisation de la fonction allQT allQT(lesQT,c("AGE","POIDS","TAILLE","ALCOOL"),c("ans","kg","cm","verres")) allQT(ecoles,c("INT","NPP","NEC","EFT","BUD","DAS","NPM","NOI","MSE")) ; allQT(vins,nomcol,unites) Corps de la fonction allQT allQT <- function(dataMatrix,nomV="",nomU="",graphique=FALSE,grfile="",details=TRUE){ ################################################################# # # on passe en revue toutes les variables QT (quantitatives) # avec calculs de m,s,s/ma etc. puis de la matrice des ccl # (coefficients de corrélation linéiares) avec la liste # de ces ccl par ordre décroissant ; on donne enfin # les ccl pour la forte corrélation avec production d'un # graphique postscript pour cette plus forte corrélation # # les données sont une matrice numérique (ligne 1 numérique, # colonne 1 numérique car les identifiants de ligne et de # colonne doivent avoir été transmis à rownames et colnames # # nomV est le nom des variables # nomU est le nom des unités associées aux variable # # exemple d'utilisation : # # allQT(lesQT,c("AGE","POIDS","TAILLE","ALCOOL"),c("ans","kg","cm","verres")) # vins <- lit.dbf("vins.dbf")$dbf[,-1] # allQT(vins,colnames(vins),rep("hhl",length(colnames(vins)))) if (missing(dataMatrix)) { cat(" syntaxe : allQT(dataMatrix,nomV,nomU,graphique=FALSE,grfile=\"\",details=TRUE) \n") } else { # pour l'ajustement des noms de variable lngmax <- max(nchar(names(dataMatrix))) fmtS <- paste("%-",lngmax,"s",sep="") dataMatrix <- ajusteNomsColonnes(dataMatrix) if (length(nomV)==1) { if (nomV=="") { nomV <- colnames(dataMatrix) } } # finsi if (length(nomV)==1) { nomV <- chaineEnListe( nomV ) } if (length(nomU)==1) { nomU <- chaineEnListe( nomU ) } dm <- dim(dataMatrix) ; nl <- dm[1] nc <- dm[2] resMat <- matrix(nrow=nc,ncol=9) # identifiants pour la matrice des résultats rownames(resMat) <- rep(" ",nc) ; colnames(resMat) <- c(" Num "," Nom "," Taille"," Moyenne"," Unite"," Ecart-type"," Coef. de var."," Minimum"," Maximum") tabCdv <- vector(length=nc) for (i in 1:nc) { vorg <- dataMatrix[,i] v <- vorg[!is.na(vorg)] resMat[i,1] <- i resMat[i,2] <- sprintf(fmtS,nomV[i]) resMat[i,3] <- length(v) mv <- mean(v) vv <- var(v) resMat[i,4] <- formatC(mv,"f",width=10,dig=3) resMat[i,5] <- nomU[i] resMat[i,6] <- formatC( sqrt(vv),"f",width=10,dig=3) lecdv <- abs(100*(sqrt(vv)/mv)) tabCdv[i] <- lecdv fcdv <- sprintf("%6.2f",lecdv) resMat[i,7] <- sprintf("%-8s %%",fcdv) resMat[i,8] <- min(v) resMat[i,9] <- max(v) # formatage éventuel resMat[i,8] <- formatC(round(1000*as.numeric(resMat[i,8]))/1000,"f",width=9,dig=3) resMat[i,9] <- formatC(round(1000*as.numeric(resMat[i,9]))/1000,"f",width=9,dig=3) } # fin pour i # tri par cdv décroissant tabCdv <- tabCdv * (-1) odx <- order(tabCdv) ; ordMat <- matrix(nrow=nc,ncol=9) ; rownames(ordMat) <- rep(" ",nc) ; colnames(ordMat) <- colnames(resMat) for (i in 1:nc) { ordMat[i,] <- resMat[ odx[i], ] } # fin pour i # tri par moyenne décroissante moy <- as.numeric(resMat[,4]) moy <- moy * (-1) odx <- order(moy) ; moyMat <- matrix(nrow=nc,ncol=9) ; rownames(moyMat) <- rep(" ",nc) ; colnames(moyMat) <- colnames(resMat) for (i in 1:nc) { moyMat[i,] <- resMat[ odx[i], ] } # fin pour i # affichages ##cat("\nDonnées\n") ; ##print(dataMatrix,rowlab=rep(" ",nl),quote=FALSE,right=TRUE) ; # affichage éventuel des dix premières lignes de données if (details) { print10(dataMatrix) } cat("\nDescription des ",ncol(dataMatrix)," variables statistiques par cdv décroissant\n") ; print(ordMat,quote=FALSE,right=TRUE) ; if (details) { cat("\nPar ordre d'entrée\n") ; print(resMat,quote=FALSE,right=TRUE) ; cat("\nPar moyenne décroissante\n") ; print(moyMat,quote=FALSE,right=TRUE) ; # matrice des corrélations lesData <- ajusteNomsColonnes(dataMatrix) mdc(lesData,colnames(lesData),meilcor=TRUE) # graphique par paires éventuel if (graphique) { if (!grfile=="") { png(grfile,width=1024,height=768) ; graphique = TRUE } pairsi(dataMatrix) if (!grfile=="") { cat("\n vous pouvez utiliser ",grfile,"\n") dev.off() } ; # fin de si } # fin si sur graphique } # fin si } # fin si cat("\n") } ; # fin de fonction allQT Cliquer ici pour revenir à la page de départ   Code-source de la page    explications    archive zip du code de statgh.r

 

 

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