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<title>Index des concepts</title>
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<li><a href="installation-de-R-et-RStudio.html">Installation de <strong>R</strong> et <strong>RStudio</strong></a></li>
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<li><a href="premier-travail-avec-les-donnees.html">Premier travail avec des données</a></li>
<li><a href="extensions.html">Extensions (installation, mise à jour)</a></li>
<li><a href="introduction-au-tidyverse.html">Introduction au <strong>tidyverse</strong></a></li>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
<li><a href="listes-et-tableaux-de-donnes.html">Listes et Tableaux de données</a></li>
<li><a href="facteurs-et-vecteurs-labellises.html">Facteurs et vecteurs labellisés</a></li>
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<article>
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<h1 class="title toc-ignore">Index des concepts</h1>
</div>
<nav class="index">
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</ul>
<p></nav></p>
<div id="index_concepts" class="liste_index">
<ul>
<li><a href="rmarkdown-les-rapports-automatises.html">R Markdown : les rapports automatisés</a></li>
</ul>
<h2 id=" ">
</h2>
<p><dfn> et corrélation. Si des variables colinéaires sont <em>de facto</em> fortement corrélées entre elles, deux variables corrélées ne sont pas forcément colinéaires. En termes non statistiques, il y a colinéarité lorsque deux ou plusieurs variables mesurent la même chose.</p>
<p>Prenons un exemple. Nous étudions les complications après l’accouchement dans différentes maternités d’un pays en développement. On souhaite mettre dans le modèle, à la fois le milieu de résidence (urbain ou rural) et le fait qu’il y ait ou non un médecin dans la clinique. Or, dans la zone d’enquête, les maternités rurales sont dirigées seulement par des sage-femmes tandis que l’on trouve un médecin dans toutes les maternités urbaines sauf une. Dès lors, dans ce contexte précis, le milieu de résidence prédit presque totalement la présence d’un médecin et on se retrouve face à une multicolinéarité (qui serait même parfaite s’il n’y avait pas une clinique urbaine sans médecin). On ne peut donc distinguer l’effet de la présence d’un médecin de celui du milieu de résidence et il ne faut mettre qu’une seule de ces deux variables dans le modèle, sachant que du point de vue de l’interprétation elle capturera à la fois l’effet de la présence d’un médecin et celui du milieu de résidence.</p>
<p>Par contre, si dans notre région d’étude, seule la moitié des maternités urbaines disposait d’un médecin, alors le milieu de résidence n’aurait pas été suffisant pour prédire la présence d’un médecin. Certes, les deux variables seraient corrélées mais pas colinéaires. Un autre exemple de corrélation sans colinéarité, c’est la relation entre milieu de résidence et niveau d’instruction. Il y a une corrélation entre ces deux variables, les personnes résidant en ville étant généralement plus instruites. Cependant, il existe également des personnes non instruites en ville et des personnes instruites en milieu rural. Le milieu de résidence n’est donc pas suffisant pour prédire le niveau d’instruction.</p>
<h2 id="mesure-de-la-colinearite">Mesure de la colinéarité</h2>
<p>Il existe différentes mesures de la multicolinéarité. L’extension <code class="pkg">mctest</code> en fournie plusieurs, mais elle n’est utilisable que si l’ensemble des variables explicatives sont de type numérique.</p>
<p>L’approche la plus classique consiste à examiner les facteurs d’inflation de la variance (FIV) ou variance inflation factor (VIF) en anglais. Les FIV estimenent de combien la variance d’un coefficient est augmentée en raison d’une relation linéaire avec d’autres prédicteurs. Ainsi, un FIV de 1,8 nous dit que la variance de ce coefficient particulier est supérieure de 80 % à la variance que l’on aurait dû observer si ce facteur n’est absolument pas corrélé aux autres prédicteurs.</p>
<p>Si tous les FIV sont égaux à 1, il n’existe pas de multicolinéarité, mais si certains FIV sont supérieurs à 1, les prédicteurs sont corrélés. Il n’y a pas de consensus sur la valeur au-delà de laquelle on doit considérer qu’il y a multicolinéarité. Certains auteurs, comme Paul Allison<a href="#fn1" class="footnoteRef" id="fnref1"><sup>1</sup></a>, disent regarder plus en détail les variables avec un FIV supérieur à 2,5. D’autres ne s’inquiètent qu’à partir de 5. Il n’existe pas de test statistique qui permettrait de dire s’il y a colinéarité ou non<a href="#fn2" class="footnoteRef" id="fnref2"><sup>2</sup></a>.</p>
<p>L’extension <code class="pkg">car</code> fournit une fonction <code data-pkg="car">vif</code> permettant de calculer les FIV à partir d’un modèle. Elle implémente même une version généralisée permettant de considérer des facteurs catégoriels et des modèles lénaires généralisés comme la régression logistique.</p>
<p>Reprenons, pour exemple, un modèle logistique que nous avons déjà abordé dans d’autres chapitres.</p>
<p>```{r} library(questionr) data(hdv2003) d centrant les variables (c’est-à-dire en soustrayant leurs moyennes) avant de créer les puissances ou les produits. Mais la valeur <em>p</em> pour <em>x<sup>2</sup></em> ou pour <em>xz</em> sera exactement la même, que l’on centre ou non. Et tous les résultats pour les autres variables (y compris le R<sup>2</sup> mais sans les termes d’ordre inférieur) seront les mêmes dans les deux cas. La multicollinéarité n’a donc pas de conséquences négatives.</p>
<p><strong>3. Les variables avec des FIV élevés sont des variables indicatrices (factices) qui représentent une variable catégorielle avec trois catégories ou plus.</strong></p>
<p>Si la proportion de cas dans la catégorie de référence est faible, les variables indicatrices auront nécessairement des FIV élevés, même si la variable catégorielle n’est pas associée à d’autres variables dans le modèle de régression.</p>
<p>Supposons, par exemple, qu’une variable de l’état matrimonial comporte trois catégories : actuellement marié, jamais marié et anciennement marié. Vous choisissez anciennement marié comme catégorie de référence, avec des variables d’indicateur pour les deux autres. Ce qui se passe, c’est que la corrélation entre ces deux indicateurs devient plus négative à mesure que la fraction de personnes dans la catégorie de référence diminue. Par exemple, si 45 % des personnes ne sont jamais mariées, 45 % sont mariées et 10 % sont anciennement mariées, les valeurs du FIV pour les personnes mariées et les personnes jamais mariées seront d’au moins 3,0.</p>
<p>Est-ce un problème ? Eh bien, cela signifie que les valeurs <em>p</em> des variables indicatrices peuvent être élevées. Mais le test global selon lequel tous les indicateurs ont des coefficients de zéro n’est pas affecté par des FIV élevés. Et rien d’autre dans la régression n’est affecté. Si vous voulez vraiment éviter des FIV élevés, il suffit de choisir une catégorie de référence avec une plus grande fraction des cas. Cela peut être souhaitable pour éviter les situations où aucun des indicateurs individuels n’est statistiquement significatif, même si l’ensemble des indicateurs est significatif. </dfn></p>
<ul>
<li><a href="multicolinearite.html">Multicolinéarité dans la régression</a></li>
</ul>
<h2 id="A">
A
</h2>
<p><dfn>ACM</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>ACP</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>AFC</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>âge</dfn></p>
<ul>
<li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
</ul>
<p><dfn>âge atteint dans l’année</dfn></p>
<ul>
<li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
</ul>
<p><dfn>âge au dernier anniversaire</dfn></p>
<ul>
<li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
</ul>
<p><dfn>âge exact</dfn></p>
<ul>
<li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
</ul>
<p><dfn>AIC</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>aide</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>aide en ligne</dfn></p>
<ul>
<li><a href="ou-trouver-de-l-aide.html">Où trouver de l’aide ?</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">Akaike Information Criterion</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>aléatoire, échantillonnage</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse de séquences</dfn></p>
<ul>
<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>
</ul>
<p><dfn>analyse de survie</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse des biographies</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse des correspondances multiples</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse en composante principale</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse factorielle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse factorielle des correspondances</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>analyse mixte de Hill et Smith</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">ANOVA</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>appariement optimal</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>arbre de classification</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>argument</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>argument nommé</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>argument non nommé</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>assignation par indexation</dfn></p>
<ul>
<li><a href="listes-et-tableaux-de-donnes.html">Listes et Tableaux de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>assignation, opérateur</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>attribut</dfn></p>
<ul>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>autocomplétion</dfn></p>
<ul>
<li><a href="organiser-ses-fichiers.html">Organiser ses fichiers</a></li>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
<li><a href="presentation-et-philosophie.html">Présentation et Philosophie</a></li>
</ul>
<h2 id="B">
B
</h2>
<p><dfn>barres cumulées, graphique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>barres, diagramme en</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>bâton, diagramme</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>bâtons, diagramme en</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>binaire, régression logistique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>biographie, analyse</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>bitmap</dfn></p>
<ul>
<li><a href="export-de-graphiques.html">Export de graphiques</a></li>
</ul>
<p><dfn>boîte à moustache</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>boîte à moustaches</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>booléenne, valeur</dfn></p>
<ul>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn>booléenne, variable</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">boxplot</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<h2 id="C">
C
</h2>
<p><dfn>CAH</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>camembert, graphique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>caractères, chaîne</dfn></p>
<ul>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn>catégorielle, variable</dfn></p>
<ul>
<li><a href="facteurs-et-vecteurs-labellises.html">Facteurs et vecteurs labellisés</a></li>
</ul>
<p><dfn>censure à droite</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
</ul>
<p><dfn>cercle de corrélation</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>chaîne de caractères</dfn></p>
<ul>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">character</dfn></p>
<ul>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn>chemin relatif</dfn></p>
<ul>
<li><a href="organiser-ses-fichiers.html">Organiser ses fichiers</a></li>
</ul>
<p><dfn>Chi², distance</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>Chi², résidus</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
</ul>
<p><dfn>Chi², test</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">chunk</dfn></p>
<ul>
<li><a href="rmarkdown-les-rapports-automatises.html">R Markdown : les rapports automatisés</a></li>
</ul>
<p><dfn>classe de valeurs</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>classe, homogénéité</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>classification ascendante hiérarchique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</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>
</ul>
<p><dfn>classification, arbre</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>Cleveland, diagramme</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">cluster</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>coefficient de contingence de Cramer</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
</ul>
<p><dfn>coefficient de corrélation</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>coefficient, modèle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>coefficients du modèle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="modeles-a-effets-aleatoires.html">Modèles à effets aléatoires (modèles mixtes et GEE)</a></li>
</ul>
<p><dfn>colinéarité</dfn></p>
<ul>
<li><a href="multicolinearite.html">Multicolinéarité dans la régression</a></li>
</ul>
<p><dfn>coloration syntaxique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
<li><a href="presentation-et-philosophie.html">Présentation et Philosophie</a></li>
</ul>
<p><dfn>commentaire</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-travail-avec-les-donnees.html">Premier travail avec des données</a></li>
</ul>
<p><dfn>comparaison de courbes de survie (test du logrank)</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
</ul>
<p><dfn>comparaison de médianes, test</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>comparaison de moyennes</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>comparaison de proportions, test</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
</ul>
<p><dfn>comparaison, opérateur</dfn></p>
<ul>
<li><a href="conditions-et-comparaisons.html">Conditions et comparaisons</a></li>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">Comprehensive R Archive Network</dfn></p>
<ul>
<li><a href="extensions.html">Extensions (installation, mise à jour)</a></li>
</ul>
<p><dfn>condition, indexation</dfn></p>
<ul>
<li><a href="listes-et-tableaux-de-donnes.html">Listes et Tableaux de données</a></li>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn>confusion, matrice</dfn></p>
<ul>
<li><a href="regression-logistique.html">Régression logistique binaire, multinomiale et ordinale</a></li>
</ul>
<p><dfn>console</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>corrélation</dfn></p>
<ul>
<li><a href="multicolinearite.html">Multicolinéarité dans la régression</a></li>
</ul>
<p><dfn>corrélation, cercle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>corrélation, coefficient</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>corrélation, matrice de</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>correspondances, analyse factorielle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>couleur, palette</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-des-correspondances-multiples.html">Analyse des correspondances multiples (ACM)</a></li>
</ul>
<p><dfn>courbe de densité</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>Cox, modèle</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
</ul>
<p><dfn>Cramer, coefficient de contingence</dfn></p>
<ul>
<li><a href="comparaisons-moyennes-et-proportions.html">Comparaisons (moyennes et proportions)</a></li>
</ul>
<p><dfn>CRAN</dfn></p>
<ul>
<li><a href="extensions.html">Extensions (installation, mise à jour)</a></li>
</ul>
<p><dfn>croisé, tableau</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>CSV, fichier</dfn></p>
<ul>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<h2 id="D">
D
</h2>
<p><dfn lang="en">data frame</dfn></p>
<ul>
<li><a href="listes-et-tableaux-de-donnes.html">Listes et Tableaux de données</a></li>
<li><a href="premier-travail-avec-les-donnees.html">Premier travail avec des données</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">data.frame</dfn></p>
<ul>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>date, variable</dfn></p>
<ul>
<li><a href="calculer-un-age.html">Calculer un âge</a></li>
</ul>
<p><dfn>dendrogramme</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>densité, courbe de</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>densité, estimation locale</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>descriptive, statistique</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">design</dfn></p>
<ul>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
<p><dfn>diagramme de Cleveland</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>diagramme de Lexis</dfn></p>
<ul>
<li><a href="diagramme-de-lexis.html">Diagramme de Lexis</a></li>
</ul>
<p><dfn>diagramme en barres</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>diagramme en bâtons</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>diagramme en secteur</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>distance</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>distance de Gower</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>distance du Chi²</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>distance du Phi²</dfn></p>
<ul>
<li><a href="classification-ascendante-hierarchique.html">Classification ascendante hiérarchique (CAH)</a></li>
</ul>
<p><dfn>distance, matrice</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>distribution</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>donnée labelissée</dfn></p>
<ul>
<li><a href="facteurs-et-vecteurs-labellises.html">Facteurs et vecteurs labellisés</a></li>
</ul>
<p><dfn>données pondérées</dfn></p>
<ul>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
<p><dfn>données, exporter</dfn></p>
<ul>
<li><a href="export-de-donnees.html">Export de données</a></li>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>données, tableau</dfn></p>
<ul>
<li><a href="listes-et-tableaux-de-donnes.html">Listes et Tableaux de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>droite de régression</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
</ul>
<p><dfn>droite, censure</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-survie.html">Analyse de survie</a></li>
</ul>
<h2 id="E">
E
</h2>
<p><dfn>écart-type</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>écart interquartile</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>échantillonnage aléatoire simple</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>échantillonnage équiprobable</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>échantillonnage par grappes</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>échantillonnage stratifié</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>échantillonnage, plan</dfn></p>
<ul>
<li><a href="donnees-ponderees.html">Données pondérées</a></li>
</ul>
<p><dfn>éditeur de script</dfn></p>
<ul>
<li><a href="presentation-et-philosophie.html">Présentation et Philosophie</a></li>
</ul>
<p><dfn>effet d’interaction</dfn></p>
<ul>
<li><a href="effets-d-interaction.html">Effets d’interaction dans un modèle</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">empirical cumulative distribution function</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>entier</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-travail-avec-les-donnees.html">Premier travail avec des données</a></li>
</ul>
<p><dfn>entier, nombre</dfn></p>
<ul>
<li><a href="vecteurs-indexation-et-assignation.html">Vecteurs, indexation et assignation</a></li>
</ul>
<p><dfn>entropie transversale</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>environnement de développement</dfn></p>
<ul>
<li><a href="presentation-et-philosophie.html">Présentation et Philosophie</a></li>
</ul>
<p><dfn>environnement de travail</dfn></p>
<ul>
<li><a href="premier-contact.html">Premier contact</a></li>
</ul>
<p><dfn>équiprobable, échantillonnage</dfn></p>
<ul>
<li><a href="definir-un-plan-d-echantillonnage-complexe.html">Définir un plan d’échantillonnage complexe</a></li>
</ul>
<p><dfn>estimation locale de densité</dfn></p>
<ul>
<li><a href="graphiques-bivaries-ggplot2.html">Graphiques univariés et bivariés avec ggplot2</a></li>
<li><a href="statistique-bivariee.html">Statistique bivariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>estimation par noyau</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>étendue</dfn></p>
<ul>
<li><a href="statistique-univariee.html">Statistique univariée</a></li>
</ul>
<p><dfn>étiquette de valeur</dfn></p>
<ul>
<li><a href="facteurs-et-vecteurs-labellises.html">Facteurs et vecteurs labellisés</a></li>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>étiquette de variable</dfn></p>
<ul>
<li><a href="facteurs-et-vecteurs-labellises.html">Facteurs et vecteurs labellisés</a></li>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn>étiquettes de valeurs</dfn></p>
<ul>
<li><a href="import-de-donnees.html">Import de données</a></li>
</ul>
<p><dfn lang="en">event history analysis</dfn></p>
<ul>
<li><a href="analyse-de-sequences.html">Analyse de séquences</a></li>
</ul>
<p><dfn>exact, âge</dfn></p>