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Le logiciel R - Maˆ ıtriser le langage
> lm1(y∼x+log(x))
Error in lm1(y ∼ x + log(x)) : #( * plus d’une * )
#( * variable indépendante * )
Poursuivons le d´ eveloppement des fonctions dans le mˆ eme esprit que
1 plot . lm1 <- function ( obj ,...) {
2
plot ( formula ( obj ) ,...)
3
abline ( obj )
4 }
> summary(reg)
Call:
lm(formula = ..1)
Residuals:
Min
1Q
Median
3Q
Max
-1.86400 -0.63931 0.02565 0.89407 1.34479
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)
1.0646
0.7511
1.417
0.194
x
-0.2186
0.1210 -1.805
0.109
Residual standard error: 1.099 on 8 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.2895,
Adjusted R-squared: 0.2007
F-statistic: 3.26 on 1 and 8 DF, p-value: 0.1086
> plot(reg,main="Un exemple de régression simple")
●
●
●
●
●
●
●
●
●
●
2
4
6
8
1 0
−2
−1
0
1
2
Un exemple de régression simple
x
y
Dans l’appel ci-dessus de summary(), puisque la m´ ethode summary.lm1()
n’a pas ´ et´ e d´ evelopp´ ee, c’est la m´ ethode standard summary.lm() qui est ex´ ecut´ ee. En effet, l’objet reg de classe lm1 h´ erite ensuite de la classe lm pour