Nous fournissons des tutoriels pratiques sur l'exploration de données, la visualisation et les statistiques pour l'aide à la prise de décision.
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Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données anxiety , qui contient le score d’anxiété, mesuré à trois
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données anxiety , qui contient le score d’anxiété, mesuré à trois
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données sur l’estime de soi mesuré sur trois points temporels. Les données
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) Préparation des données Nous utiliserons le jeu de données sur l’estime de soi mesuré sur trois points temporels. Les données
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- as_tibble(iris) mydata %>% sample_n(6) ## # A
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- as_tibble(iris) mydata %>% sample_n(6) ## # A
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données data("PlantGrowth") set.seed(1234) PlantGrowth %>% sample_n_by(group, size = 1) ##
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données data("PlantGrowth") set.seed(1234) PlantGrowth %>% sample_n_by(group, size = 1) ##
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- iris %>% filter(Species != "setosa") %>% as_tibble()
Prérequis # Charger les packages R requis library(tidyverse) library(rstatix) library(ggpubr) # Préparer les données et inspecter un échantillon aléatoire des données mydata <- iris %>% filter(Species != "setosa") %>% as_tibble()
Étape 1. Charger les packages requis library(devtools) library(rhub) Étape 2. Inspecter et choisir les plateformes R-hub pour effectuer le test rhub::platforms() ## debian-clang-devel: ## Debian Linux, R-devel, clang, ISO-8859-15 locale
Étape 1. Charger les packages requis library(devtools) library(rhub) Étape 2. Inspecter et choisir les plateformes R-hub pour effectuer le test rhub::platforms() ## debian-clang-devel: ## Debian Linux, R-devel, clang, ISO-8859-15 locale
Cet article décrit comment effectuer un traitement d’images dans R en utilisant le package R de magick, qui est lié à la bibliothèque ImageMagick : la bibliothèque de traitement d’images
Cet article décrit comment effectuer un traitement d’images dans R en utilisant le package R de magick, qui est lié à la bibliothèque ImageMagick : la bibliothèque de traitement d’images
# 1. Charger les packages R requis suppressPackageStartupMessages(library(ggpubr)) suppressPackageStartupMessages(library(rstatix)) # 2. Préparation des données df <- ToothGrowth df$dose <- factor(df$dose) # 3. Tests statistiques res.stats <- df %>% group_by(dose) %>%
# 1. Charger les packages R requis suppressPackageStartupMessages(library(ggpubr)) suppressPackageStartupMessages(library(rstatix)) # 2. Préparation des données df <- ToothGrowth df$dose <- factor(df$dose) # 3. Tests statistiques res.stats <- df %>% group_by(dose) %>%
Cet article décrit les éléments essentiels des meilleures pratiques du style de codage R. Il est basé sur le (https://style.tidyverse.org/). Le guide actuel de Gougle est également dérivé
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Cet article décrit comment lire et écrire des données à partir des presse-papiers en utilisant le paquet R clipr, qui fonctionne bien sur les systèmes Windows, OS X et Unix-like.
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