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<li><a href="manipuler-les-donnees-avec-dplyr.html">Manipuler les données avec <strong>dplyr</strong></a></li>
<li><a href="manipulations-avancees-avec-data-table.html">Manipulations avancées avec <strong>data.table</strong></a></li>
<li><a href="tris.html">Tris</a></li>
<li><a href="sous-ensembles.html">Sous-ensembles</a></li>
<li><a href="fusion-de-tables.html">Fusion de tables</a></li>
<li><a href="gestion-des-dates.html">Gestion des dates</a></li>
<li><a href="fonctions-a-fenetre.html">Fonctions à fenêtre</a></li>
<li><a href="manipuler-du-texte.html">Manipuler du texte avec <strong>stringr</strong></a></li>
<li><a href="reorganiser-ses-donnees-avec-tidyr.html">Réorganiser ses données avec <strong>tidyr</strong></a></li>
<li><a href="scraping.html">Scraping</a></li>
</ul>
</div>
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<li class="dropdown-header">Statistiques introductives</li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
<li><a href="intro-ggplot2.html">Introduction à <strong>ggplot2</strong>, la grammaire des graphiques</a></li>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec <strong>ggplot2</strong></a></li>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
</div>
<div class="col-sm-4">
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<li class="dropdown-header">Statistiques intermédiaires</li>
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<li class="dev"><a href="regression-lineaire.html">Régression linéaire</a></li>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
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</ul>
</div>
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<li><a href="effets-d-interaction.html">Effets d'interaction dans un modèle</a></li>
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<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
<li><a href="trajectoires-de-soins.html">Trajectoires de soins : données longitudinales, analyse de séquences, modèle multinomial, modèle à temps discret, modèles de survie classiques et multi-états</a></li>
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</ul>
</div>
</div>
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</div>
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<a href="https://github.com/larmarange/analyse-R"><img style="position: absolute; top: 60px; right: 0; border: 0;" src="https://camo.githubusercontent.com/e7bbb0521b397edbd5fe43e7f760759336b5e05f/68747470733a2f2f73332e616d617a6f6e6177732e636f6d2f6769746875622f726962626f6e732f666f726b6d655f72696768745f677265656e5f3030373230302e706e67" alt="Contribuer sur GitHub" data-canonical-src="https://s3.amazonaws.com/github/ribbons/forkme_right_green_007200.png"></a>
<div class="col-sm-9" role="main">
<article>
<div class="fluid-row" id="header">
<h1 class="title toc-ignore">Formules</h1>
</div>
<div id="TOC">
<ul>
<li><a href="#statistiques-descriptives">Statistiques descriptives</a><ul>
<li><a href="#tableaux-croises-avec-xtabs">Tableaux croisés avec xtabs</a></li>
<li><a href="#statistiques-bivariees-avec-aggregate">Statistiques bivariées avec aggregate</a></li>
</ul></li>
<li><a href="#panels-graphiques-avec-lattice">Panels graphiques avec lattice</a><ul>
<li><a href="#visualisation-bivariee">Visualisation bivariée</a></li>
<li><a href="#visualisation-par-petits-multiples">Visualisation par <q>petits multiples</q></a></li>
</ul></li>
<li><a href="#pour-aller-plus-loin">Pour aller plus loin</a></li>
</ul>
</div>
<p>Ce chapitre vise à illustrer l’utilisation de la <dfn>notation <q>formule</q></dfn> de <strong>R</strong>, qui désigne l’emploi de cette notation par l’expression <code data-pkg="stats">formula</code>. Cette notation est utilisée par de très nombreuses fonctions de <strong>R</strong> : on en a notamment vu plusieurs exemples dans le <a href="graphiques-bivaries.html">chapitre sur les graphiques bivariés</a>, car l’extension <code class="pkg">ggplot2</code> se sert de cette notation dans ses paramètres <code data-pkg="ggplot2">facet_wrap</code> et <code data-pkg="ggplot2">facet_grid</code>.</p>
<p>Dans ce chapitre, on verra comment se servir de la notation <q>formule</q> dans deux contextes différents. D’une part, on verra que deux fonctions basiques de <strong>R</strong> se servent de cette notation pour produire des tableaux croisés et des statistiques bivariées. D’autre part, on verra que l’extension <code class="pkg">lattice</code> se sert de cette notation pour créer des graphiques <q>panelisés</q>, dits graphiques à <q>petits multiples</q>.</p>
<p>Dans plusieurs autres chapitres, les opérations décrites ci-dessus sont effectuées avec les extensions <code class="pkg">dplyr</code> d’une part, et <code class="pkg">ggplot2</code> d’autre part. On se servira également de ces extensions dans ce chapitre, de manière à mener une comparaison des différentes manières d’effectuer certaines opérations dans <strong>R</strong>, avec ou sans la notation <q>formule</q> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">library</span>(dplyr)
<span class="kw">library</span>(ggplot2)</code></pre></div>
<div id="statistiques-descriptives" class="section level2">
<h2>Statistiques descriptives</h2>
<p>Les premiers exemples de ce chapitre montrent l’utilisation de cette notation pour produire des tableaux croisés et des statistiques descriptives. Le jeu de données utilisé, <code data-pkg="questionr">hdv2003</code>, a déjà été utilisé dans plusieurs chapitres, et font partie de l’extension <code class="pkg">questionr</code>. Chargeons cette extension et le jeu de données <code data-pkg="questionr">hdv2003</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">library</span>(questionr)
<span class="kw">data</span>(hdv2003)</code></pre></div>
<p>Pour rappel, ce jeu de données contient des individus, leur âge, leur statut professionnel, et le nombre d’heures quotidiennes passées à regarder la télévision.</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">glimpse</span>(hdv2003, <span class="dv">75</span>)</code></pre></div>
<pre><code>Observations: 2,000
Variables: 20
$ id <int> 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 1...
$ age <int> 28, 23, 59, 34, 71, 35, 60, 47, 20, 28, 65, 47, ...
$ sexe <fct> Femme, Femme, Homme, Homme, Femme, Femme, Femme,...
$ nivetud <fct> Enseignement superieur y compris technique super...
$ poids <dbl> 2634.3982, 9738.3958, 3994.1025, 5731.6615, 4329...
$ occup <fct> Exerce une profession, Etudiant, eleve, Exerce u...
$ qualif <fct> Employe, NA, Technicien, Technicien, Employe, Em...
$ freres.soeurs <int> 8, 2, 2, 1, 0, 5, 1, 5, 4, 2, 3, 4, 1, 5, 2, 3, ...
$ clso <fct> Oui, Oui, Non, Non, Oui, Non, Oui, Non, Oui, Non...
$ relig <fct> Ni croyance ni appartenance, Ni croyance ni appa...
$ trav.imp <fct> Peu important, NA, Aussi important que le reste,...
$ trav.satisf <fct> Insatisfaction, NA, Equilibre, Satisfaction, NA,...
$ hard.rock <fct> Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non...
$ lecture.bd <fct> Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non, Non...
$ peche.chasse <fct> Non, Non, Non, Non, Non, Non, Oui, Oui, Non, Non...
$ cuisine <fct> Oui, Non, Non, Oui, Non, Non, Oui, Oui, Non, Non...
$ bricol <fct> Non, Non, Non, Oui, Non, Non, Non, Oui, Non, Non...
$ cinema <fct> Non, Oui, Non, Oui, Non, Oui, Non, Non, Oui, Oui...
$ sport <fct> Non, Oui, Oui, Oui, Non, Oui, Non, Non, Non, Oui...
$ heures.tv <dbl> 0.0, 1.0, 0.0, 2.0, 3.0, 2.0, 2.9, 1.0, 2.0, 2.0...</code></pre>
<div id="tableaux-croises-avec-xtabs" class="section level3">
<h3>Tableaux croisés avec xtabs</h3>
<p>Utilisons, pour ce premier exemple, la variable <var>occup</var> du jeu de données <code data-pkg="questionr">hdv2003</code>, qui correspond au statut professionnel des individus inclus dans l’échantillon. La fonction de base pour compter les individus par statut est la fonction <code data-pkg="base">table</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">table</span>(hdv2003<span class="op">$</span>occup)</code></pre></div>
<pre><code>
Exerce une profession Chomeur Etudiant, eleve
1049 134 94
Retraite Retire des affaires Au foyer
392 77 171
Autre inactif
83 </code></pre>
<p>Avec la fonction <code data-pkg="stats">xtabs</code>, le même résultat est produit à partir de la notation suivante :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xtabs</span>(<span class="op">~</span>occup, <span class="dt">data =</span> hdv2003)</code></pre></div>
<pre><code>occup
Exerce une profession Chomeur Etudiant, eleve
1049 134 94
Retraite Retire des affaires Au foyer
392 77 171
Autre inactif
83 </code></pre>
<p>Le premier argument est une formule, au sens où <strong>R</strong> entend cette expression. Le second argument, <code>data</code>, correspond au jeu de données auquel la formule doit être appliquée. On pourra se passer d’écrire explicitement cet argument dans les exemples suivants.</p>
<p>L’avantage de la fonction <code data-pkg="stats">xtabs</code> n’est pas évident dans ce premier exemple. En réalité, cette fonction devient utile lorsque l’on souhaite construire un ou plusieurs tableau(x) croisé(s). Par exemple, pour croiser la variable <var>occup</var> avec la variable <var>sexe</var>, une solution constiste à écrire :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">with</span>(hdv2003, <span class="kw">table</span>(occup, sexe))</code></pre></div>
<pre><code> sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 520 529
Chomeur 54 80
Etudiant, eleve 48 46
Retraite 208 184
Retire des affaires 39 38
Au foyer 0 171
Autre inactif 30 53</code></pre>
<p>Ou alors, ce qui revient au même :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">table</span>(hdv2003<span class="op">$</span>occup, hdv2003<span class="op">$</span>sexe)</code></pre></div>
<p>Avec <code data-pkg="stats">xtabs</code>, la même opération s’écrit de la manière suivante :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xtabs</span>(<span class="op">~</span>occup <span class="op">+</span><span class="st"> </span>sexe, hdv2003)</code></pre></div>
<pre><code> sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 520 529
Chomeur 54 80
Etudiant, eleve 48 46
Retraite 208 184
Retire des affaires 39 38
Au foyer 0 171
Autre inactif 30 53</code></pre>
<p>Cette écriture est plus courte que le code équivalent dans <code class="pkg">dplyr</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">group_by</span>(hdv2003, occup) <span class="op">%>%</span>
<span class="st"> </span><span class="kw">summarise</span>(<span class="dt">Homme =</span> <span class="kw">sum</span>(sexe <span class="op">==</span><span class="st"> "Homme"</span>),
<span class="dt">Femme =</span> <span class="kw">sum</span>(sexe <span class="op">==</span><span class="st"> "Femme"</span>))</code></pre></div>
<pre><code># A tibble: 7 x 3
occup Homme Femme
<fct> <int> <int>
1 Exerce une profession 520 529
2 Chomeur 54 80
3 Etudiant, eleve 48 46
4 Retraite 208 184
5 Retire des affaires 39 38
6 Au foyer 0 171
7 Autre inactif 30 53</code></pre>
<p>De plus, <code data-pkg="stats">xtabs</code> permet de créer plusieurs tableaux croisés en une seule formule :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xtabs</span>(<span class="op">~</span>occup <span class="op">+</span><span class="st"> </span>sexe <span class="op">+</span><span class="st"> </span>trav.imp, hdv2003)</code></pre></div>
<pre><code>, , trav.imp = Le plus important
sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 13 16
Chomeur 0 0
Etudiant, eleve 0 0
Retraite 0 0
Retire des affaires 0 0
Au foyer 0 0
Autre inactif 0 0
, , trav.imp = Aussi important que le reste
sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 159 100
Chomeur 0 0
Etudiant, eleve 0 0
Retraite 0 0
Retire des affaires 0 0
Au foyer 0 0
Autre inactif 0 0
, , trav.imp = Moins important que le reste
sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 328 380
Chomeur 0 0
Etudiant, eleve 0 0
Retraite 0 0
Retire des affaires 0 0
Au foyer 0 0
Autre inactif 0 0
, , trav.imp = Peu important
sexe
occup Homme Femme
Exerce une profession 20 32
Chomeur 0 0
Etudiant, eleve 0 0
Retraite 0 0
Retire des affaires 0 0
Au foyer 0 0
Autre inactif 0 0</code></pre>
<p>Cet exemple permet simplement de réaliser que la variable <var>trav.imp</var>, qui contient les réponses à une question portant sur l’importance du travail, n’a été mesurée (c’est-à-dire que la question n’a été posée) qu’aux seuls individus actifs de l’échantillon.</p>
</div>
<div id="statistiques-bivariees-avec-aggregate" class="section level3">
<h3>Statistiques bivariées avec aggregate</h3>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">aggregate</span>(heures.tv <span class="op">~</span><span class="st"> </span>sexe, mean, <span class="dt">data =</span> hdv2003)</code></pre></div>
<pre><code> sexe heures.tv
1 Homme 2.219330
2 Femme 2.268727</code></pre>
<p>Ici, le premier argument est à nouveau une formule. Le second argument correspond à la statistique descriptive que l’on souhaite obtenir, et le dernier argument indique le jeu de données auquel appliquer les deux autres arguments. On peut d’ailleurs obtenir le même résultat en respectant de manière plus stricte l’ordre des arguments dans la syntaxe de la fonction <code data-pkg="stats">aggregate</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">aggregate</span>(heures.tv <span class="op">~</span><span class="st"> </span>sexe, hdv2003, mean)</code></pre></div>
<pre><code> sexe heures.tv
1 Homme 2.219330
2 Femme 2.268727</code></pre>
<p>Cette écriture est, à nouveau, plus compacte que le code équivalent dans <code class="pkg">dplyr</code>, qui demande de spécifier le retrait des valeurs manquantes :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">group_by</span>(hdv2003, sexe) <span class="op">%>%</span>
<span class="st"> </span><span class="kw">summarise</span>(<span class="dt">heures.tv =</span> <span class="kw">mean</span>(heures.tv, <span class="dt">na.rm =</span> <span class="ot">TRUE</span>))</code></pre></div>
<p>À nouveau, on va pouvoir combiner plusieurs variables dans la formule que l’on passe à <code data-pkg="stats">aggregate</code>, ce qui va permettre d’obtenir la moyenne des heures de télévision quotidiennes par sexe et par statut professionnel :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">aggregate</span>(heures.tv <span class="op">~</span><span class="st"> </span>sexe <span class="op">+</span><span class="st"> </span>occup, hdv2003, mean)</code></pre></div>
<pre><code> sexe occup heures.tv
1 Homme Exerce une profession 1.920463
2 Femme Exerce une profession 1.724953
3 Homme Chomeur 2.853846
4 Femme Chomeur 2.888608
5 Homme Etudiant, eleve 1.400000
6 Femme Etudiant, eleve 1.256522
7 Homme Retraite 2.826442
8 Femme Retraite 2.877174
9 Homme Retire des affaires 2.410256
10 Femme Retire des affaires 2.844737
11 Femme Au foyer 2.822222
12 Homme Autre inactif 3.133333
13 Femme Autre inactif 3.339623</code></pre>
<p>La même opération demanderait toujours un peu plus de code avec <code class="pkg">dplyr</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">group_by</span>(hdv2003, occup, sexe) <span class="op">%>%</span>
<span class="st"> </span><span class="kw">summarise</span>(<span class="dt">heures.tv =</span> <span class="kw">mean</span>(heures.tv, <span class="dt">na.rm =</span> <span class="ot">TRUE</span>))</code></pre></div>
<p>La fonction <code data-pkg="stats">aggregate</code> permet bien sûr d’utiliser une autre fonction que la moyenne, comme dans cet exemple, suivi de son équivalent avec <code class="pkg">dplyr</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="co"># âge médian par sexe et statut professionnel</span>
<span class="kw">aggregate</span>(age <span class="op">~</span><span class="st"> </span>sexe <span class="op">+</span><span class="st"> </span>occup, hdv2003, median)</code></pre></div>
<pre><code> sexe occup age
1 Homme Exerce une profession 42.0
2 Femme Exerce une profession 41.0
3 Homme Chomeur 35.5
4 Femme Chomeur 40.0
5 Homme Etudiant, eleve 20.0
6 Femme Etudiant, eleve 20.5
7 Homme Retraite 68.0
8 Femme Retraite 69.0
9 Homme Retire des affaires 70.0
10 Femme Retire des affaires 74.0
11 Femme Au foyer 51.0
12 Homme Autre inactif 56.0
13 Femme Autre inactif 58.0</code></pre>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="co"># code équivalent avec l'extension 'dplyr'</span>
<span class="kw">group_by</span>(hdv2003, occup, sexe) <span class="op">%>%</span>
<span class="st"> </span><span class="kw">summarise</span>(<span class="dt">age =</span> <span class="kw">median</span>(age, <span class="dt">na.rm =</span> <span class="ot">TRUE</span>))</code></pre></div>
<p>La fonction <code data-pkg="stats">aggregate</code> permet, par ailleurs, d’obtenir des résultats à plusieurs colonnes. Dans l’exemple ci-dessus, on illustre ce principe avec la fonction <code data-pkg="stats">range</code>, qui renvoie deux résultats (la valeur minimale et la valeur maximale de la variable, qui est toujours la variable <var>age</var>), chacun présentés dans une colonne :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">aggregate</span>(age <span class="op">~</span><span class="st"> </span>sexe <span class="op">+</span><span class="st"> </span>occup, hdv2003, range)</code></pre></div>
<pre><code> sexe occup age.1 age.2
1 Homme Exerce une profession 18 63
2 Femme Exerce une profession 18 67
3 Homme Chomeur 18 63
4 Femme Chomeur 18 63
5 Homme Etudiant, eleve 18 34
6 Femme Etudiant, eleve 18 35
7 Homme Retraite 48 92
8 Femme Retraite 41 96
9 Homme Retire des affaires 57 91
10 Femme Retire des affaires 57 93
11 Femme Au foyer 22 90
12 Homme Autre inactif 39 71
13 Femme Autre inactif 19 97</code></pre>
<p>Cette fonction ne peut pas être facilement écrite dans <code class="pkg">dplyr</code> sans réécrire chacune des colonnes, ce que le bloc de code suivant illustre. On y gagne en lisibilité dans les intitulés de colonnes :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">group_by</span>(hdv2003, occup, sexe) <span class="op">%>%</span>
<span class="st"> </span><span class="kw">summarise</span>(<span class="dt">min =</span> <span class="kw">min</span>(age, <span class="dt">na.rm =</span> <span class="ot">TRUE</span>),
<span class="dt">max =</span> <span class="kw">max</span>(age, <span class="dt">na.rm =</span> <span class="ot">TRUE</span>))</code></pre></div>
</div>
</div>
<div id="panels-graphiques-avec-lattice" class="section level2">
<h2>Panels graphiques avec lattice</h2>
<p>Les exemples suivants montreront ensuite comment la notation <q>formule</q> peut servir à produire des graphiques par panel avec l’extension <code class="pkg">lattice</code>.</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">library</span>(lattice)</code></pre></div>
<div class="note">
<p>L’extension <code class="pkg">lattice</code> présente l’avantage d’être installée par défaut avec <strong>R</strong>. Il n’est donc pas nécessaire de l’installer préalablement.</p>
</div>
<p>Chargeons les mêmes données que le <a href="graphiques-bivaries.html">chapitre sur les graphiques bivariés</a>.</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="co"># charger l'extension lisant le format CSV</span>
<span class="kw">library</span>(readr)
<span class="co"># emplacement souhaité pour le jeu de données</span>
file =<span class="st"> "data/debt.csv"</span>
<span class="co"># télécharger le jeu de données s'il n'existe pas</span>
<span class="cf">if</span>(<span class="op">!</span><span class="kw">file.exists</span>(file))
<span class="kw">download.file</span>(<span class="st">"http://www.stat.cmu.edu/~cshalizi/uADA/13/hw/11/debt.csv"</span>,
file, <span class="dt">mode =</span> <span class="st">"wb"</span>)
<span class="co"># charger les données dans l'objet 'debt'</span>
debt =<span class="st"> </span><span class="kw">read_csv</span>(file)</code></pre></div>
<pre><code>Warning: Missing column names filled in: 'X1' [1]</code></pre>
<pre><code>Parsed with column specification:
cols(
X1 = col_integer(),
Country = col_character(),
Year = col_integer(),
growth = col_double(),
ratio = col_double()
)</code></pre>
<p>Rejetons rapidement un coup d’oeil à ces données, qui sont structurées par pays (variable <var>Country</var) et par année (variable <var>Year</var>). On y trouve deux variables, <var>growth</var> (le taux de croissance du produit intérieur brut réel), et <var>ratio</var> (le ratio entre la dette publique et le produit intérieur brut), ainsi qu’une première colonne vide, ne contenant que des numéros lignes, dont on va se débarrasser :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="co"># inspection des données</span>
<span class="kw">glimpse</span>(debt, <span class="dv">75</span>)</code></pre></div>
<pre><code>Observations: 1,171
Variables: 5
$ X1 <int> 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157,...
$ Country <chr> "Australia", "Australia", "Australia", "Australia", "A...
$ Year <int> 1946, 1947, 1948, 1949, 1950, 1951, 1952, 1953, 1954, ...
$ growth <dbl> -3.5579515, 2.4594746, 6.4375341, 6.6119938, 6.9202012...
$ ratio <dbl> 190.41908, 177.32137, 148.92981, 125.82870, 109.80940,...</code></pre>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="co"># suppression de la première colonne</span>
debt =<span class="st"> </span>debt[, <span class="op">-</span><span class="dv">1</span>]</code></pre></div>
<div id="visualisation-bivariee" class="section level3">
<h3>Visualisation bivariée</h3>
<p>Le même graphique s’écrit de la manière suivante avec l’extension <code class="pkg">lattice</code> :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xyplot</span>(growth <span class="op">~</span><span class="st"> </span>Year, <span class="dt">data =</span> debt)</code></pre></div>
<p><img src="graphs/formules/unnamed-chunk-23-1.png" width="1050" /></p>
</div>
<div id="visualisation-par-petits-multiples" class="section level3">
<h3>Visualisation par <q>petits multiples</q></h3>
<p>Appliquons désormais la même visualisation par <q>petits multiples</q> que vue dans le chapitre :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xyplot</span>(growth <span class="op">~</span><span class="st"> </span>Year <span class="op">|</span><span class="st"> </span>Country, <span class="dt">data =</span> debt)</code></pre></div>
<p><img src="graphs/formules/unnamed-chunk-24-1.png" width="1050" /></p>
<p>Enfin, rajoutons quelques options au graphique, afin de montrer comment l’extension <code class="pkg">lattice</code> fonctionne :</p>
<div class="sourceCode"><pre class="sourceCode r"><code class="sourceCode r"><span class="kw">xyplot</span>(growth <span class="op">~</span><span class="st"> </span>Year <span class="op">|</span><span class="st"> </span>Country, <span class="dt">type =</span> <span class="kw">c</span>(<span class="st">"o"</span>, <span class="st">"l"</span>), <span class="dt">main =</span> <span class="st">"Données Reinhart et Rogoff corrigées, 1946-2009"</span>,
<span class="dt">ylab =</span> <span class="st">"Taux de croissance du PIB"</span>, <span class="dt">xlab =</span> <span class="ot">NULL</span>, <span class="dt">data =</span> debt)</code></pre></div>
<p><img src="graphs/formules/unnamed-chunk-25-1.png" width="1050" /></p>
</div>
</div>
<div id="pour-aller-plus-loin" class="section level2">
<h2>Pour aller plus loin</h2>
<p>Comme vient de le voir dans ce chapitre, la notation <q>formule</q> apparaît çà et là dans les différentes fonctions de <strong>R</strong> est de ses extensions. Il est par conséquent utile d’en connaître les rudiments, et en particulier les opérateurs <code>~</code> (<em>tilde</em>) et <code>+</code>, ne serait-ce que pour pouvoir se servir des différentes fonctions présentées sur cette page.</p>
<p>La notation <q>formule</q> devient cruciale dès que l’on souhaite rédiger des modèles : la formule <code>y ~ x</code>, par exemple, qui est équivalente à la formule <code>y ~ 1 + x</code>, correspond à l’équation mathématique <span class="math inline"><em>Y</em> = <em>a</em> + <em>b</em><em>X</em></span>. On trouvera de nombreux exemples d’usage de cette notation dans les chapitres consacrés, notamment, à la régression linéaire ou à la <a href="regression-logistique.html">régression logistique</a>.</p>
<p>De la même manière, l’opérateur <code>|</code> (<em>pipe</em>) utilisé par l’extension <code class="pkg">lattice</code> joue aussi un rôle très important dans la rédaction de modèles multi-niveaux, où il sert à indiquer les variables à pentes ou à coefficients aléatoires. Ces modèles sont présentés dans un <a href="modeles-lineaires-a-effets-mixtes.html">chapitre dédié</a>.</p>
</div>
</article>
</div>
<div class="col-sm-3" role="complementary">
<nav class="hidden-print hidden-xs" id="nav_sidebar">
</nav>
</div>
</div>
<script>
// manage active state of menu based on current page
$(document).ready(function () {
// active menu
href = window.location.pathname;
href = href.substr(href.lastIndexOf('/') + 1);
if (href=='') href = 'index.html';
$('a[href="' + href + '"]').parent().addClass('active');
$('a[href="' + href + '"]').parent().parents('li').addClass('active');
// élargir la page d'accueil
if (href=='index.html') $('.col-sm-9').attr('class','col-sm-12');
// rechercher
$("#rechercher").submit(function(event) {
$('input[name="q"]').val($('input[name="q"]').val() + ' site:larmarange.github.io/analyse-R');
});
// sidebar
$("#nav_sidebar").append($("#TOC").html());
$("#nav_sidebar ul").addClass("nav nav-stacked");
$("#TOC").addClass("visible-xs-block");
$('body').scrollspy({
target: '#nav_sidebar',
offset: 40
});
// Identifier les <pre> fermant
$('pre').next("*:not(pre)").prev().addClass('last'); // Dernier <pre> de chaque groupe contigu de <pre>
$('pre').parent().each(function (){
$(this).children('pre').last().addClass('last');
}); // Si <pre> est le dernier enfant de son parent
// Ajout liens rdocumentation et tooltip
$("code[data-pkg]").each(function( index ) {
pkg = $(this).attr('data-pkg');
if ($(this).attr('data-rdoc') !== undefined) {
rdocumentation = $(this).attr('data-rdoc');
} else {
rdocumentation = $(this).text();
}
fonction = $(this).text();
$(this).wrap('<a href="http://www.rdocumentation.org/packages/'+pkg+'/functions/'+rdocumentation+'">');
$(this).attr('data-toggle','tooltip');
$(this).attr('data-placement','top');
$(this).attr('title','package : ' + pkg);
$('[data-toggle="tooltip"]').tooltip();
});
$("code.pkg").each(function( index ) {
$(this).wrap('<a href="http://www.rdocumentation.org/packages/'+$(this).text()+'">');
});
// Figures
$("figure").each(function( index ) {
if ($(this).children("figcaption").length > 0)
$(this).children("figcaption:first").prepend('<span class="figure-number">Figure '+(index+1)+'.</span> ');
else
$(this).append($("<figcaption>").append('<span class="figure-number">Figure '+(index+1)+'</span>'));
});
// Colorbox
jQuery('article div img').colorbox({
maxWidth: '90%',
maxHeight: '90%',
rel: 'figures',
current: "",
href: function(){
return $(this).attr('src');
},
title: function(){
return $(this).attr('alt');
}
});
jQuery('article div img').css('cursor', 'pointer');
jQuery('figure img').colorbox({
maxWidth: '90%',
maxHeight: '90%',
rel: 'figures',
current: "",
href: function(){
return $(this).attr('src');
},
title: function(){
return $(this).parent().children("figcaption").text();
}
});
jQuery('figure img').css('cursor', 'pointer');
// ZeroClipboard
$('pre.r').parent().each(function(){
$(this).children('pre.r').first().before('<div class="zero-clipboard hidden-print hidden-xs"><button class="btn-clipboard">Copier</button></div>');
}); // Il peut arriver que le pre ne soit pas précédé (cf. figures)
$('*:not(pre):not(.zero-clipboard) + pre.r').before('<div class="zero-clipboard hidden-print hidden-xs"><button class="btn-clipboard">Copier</button></div>');
$('pre.last').after(function() {
if ($(this).hasClass("r")) res = $(this).text(); else res = "";
$(this).prevUntil('*:not(pre)','pre.r').each(function() {
res = $(this).text() + '\n' + res;
});
return '<div class="clipboard">' + res + '</div>';
});
$('.zero-clipboard').each(function(index){
$(this).children('.btn-clipboard').attr('data-clipboard-target','clipboard_'+index);
$(this).nextAll("div.clipboard").first().attr('id','clipboard_'+index);
});
var client = new ZeroClipboard( $(".btn-clipboard") );
client.on( "ready", function( readyEvent ) {
// alert( "ZeroClipboard SWF is ready!" );
client.on( "aftercopy", function( event ) {
// `this` === `client`
// `event.target` === the element that was clicked
//event.target.style.display = "none";
$(event.target).parent().before('<div class="alert alert-success"><a href="#" class="close" data-dismiss="alert">×</a>Le code <strong>R</strong> de l’exemple a été copié dans le presse-papier.</div>');
} );
} );
});
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