Créer Fonction Vba
Thursday, 1 August 2024Les facteurs sont des vecteurs un peu particuliers, facilitant la manipulation de données qualitatives (qu'elles soient numériques ou caractères). En effet, en plus de stocker les différents éléments comme un vecteur classique, il stocke également l'ensemble des différentes modalités possibles dans un attribut accessible via la commande levels. Ils forment une classe d'objets et bénéficient de traitements particuliers lors de leur manipulation et lors de l'utilisation de certaines fonctions. Les facteurs peuvent être non ordonnés (homme, femme) ou ordonnés (niveaux de ski). Création de facteurs Il existe trois fonctions permettant de créer les facteurs. Créer fonction r.i.p. Les fonctions factor et Ces deux fonctions sont très similaires dans leur utilisation. La première permet de créer un facteur en définissant directement les différents éléments du facteur, l'autre permet de transformer un autre objet en facteur. Dans tous les cas, ces deux fonctions permettent généralement de créer des facteurs non ordonnés.
Créer Fonction R.O
Afficher l'ensemble des objets présents dans la console "R". Créer une liste de 10000 valeurs suivant la loi de poisson et autour d'un événement de probabilité maximale de 2. Créer fonction r.o. Créer une liste de 1000 valeurs suivant une loi uniforme, minimum 10, maximum 90. Simuler un échantillon à partir des données d'un vecteur # Prenons un vecteur x x <- runif(1000, 10, 90) # Voici un échantillon de x de 20 valeurs echantillon <- sample(x, 20); echantillon 3- Obtenir de l'information sur des objets Récupérer la taille d'une liste x Obtenir la description d'une liste x Obtenir la nature d'une liste x Afficher la liste des objets existants Afficher la liste des objets existants ainsi que leurs contenus Décrire la structure d'un objet 4- Les différents types d'objetsCréer Fonction R Pro
Exemple pour la fonction factor: y <- c("M", "F", "F", "M", "F") y # [1] "M" "F" "F" "M" "F" yf <- factor(y) yf # [1] M F F M F # Levels: F M Il est possible de regarder les attributs de ce yf. attributes(yf) # $levels # [1] "F" "M" # $class # [1] "factor" levels(yf) nlevels(yf) # [1] 2 On peut renommer les modalités lors de la construction du facteur: levels(yf) <- c("Femme", "Homme") # [1] Homme Femme Femme Homme Femme # Levels: Femme Homme Et à présent, un exemple avec la fonction: salto <- c(1:5, 5:1) salto # [1] 1 2 3 4 5 5 4 3 2 1 salto. f <- (salto) salto.Quand il s'agit d'une variable quantitative, le minimum, le maximum, les quartiles et la moyenne sont affichés. Par contre, pour un facteur, le nombre d'observations pour les six premiers niveaux de la variable qualitative est donné: summary(X) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 10. 00 10. 00 12. 00 11. Quelques fonctions utiles · Introduction à R pour les chatons.. 78 13. 00 13. 00 De manière évidente, il s'agit bien ici d'une variable quantitative. Le passage en facteur se fait simplement en utilisant la fonction factor: Xqual <- factor(X) Xqual # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 # Levels: 10 12 13 summary(Xqual) # 10 12 13 # 3 2 4 L'affichage d'un facteur permet clairement de le distinguer d'un numérique par la présence des niveaux ( levels) en fin d'affichage. Il en est de même pour le résumé fourni par summary. Conversion d'un facteur en numérique Le passage de facteur en numérique se fait en deux étapes. On transforme le facteur en vecteur de type caractère, puis on transforme ce dernier en numérique. Si l'on transforme directement le facteur en numérique, les niveaux sont recodés dans l'ordre (le premier niveau sera 1, le deuxième 2, etc. ): ## conversion avec recodage des modalités meric(Xqual) # [1] 1 1 1 2 2 3 3 3 3 ## conversion sans recodage des modalités: 2 étapes provisoire <- aracter(Xqual) provisoire # [1] "10" "10" "10" "12" "12" "13" "13" "13" "13" meric(provisoire) # [1] 10 10 10 12 12 13 13 13 13 En résumé Le facteur est un objet permettant de représenter au mieux une variable qualitative.