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Le logiciel R - Effectuer des analyses statistiques
• Distributions conditionnelles de situation sachant les valeurs de sexe :
> prop.table(matable,1)
situation
sexe
seul
couple
famille
autre
Homme 0.23529412 0.74117647 0.02352941 0.00000000
Femme 0.55319149 0.39716312 0.04964539 0.00000000
> addmargins(prop.table(matable,1),margin=2,FUN=sum) # Ajout du
# Total.
situation
sexe
seul
couple
famille
autre
sum
Homme 0.23529412 0.74117647 0.02352941 0.00000000 1.00000000
Femme 0.55319149 0.39716312 0.04964539 0.00000000 1.00000000
• Distributions conditionnelles de sexe sachant les valeurs de situation :
> prop.table(matable,2)
situation
sexe
seul
couple
famille autre
Homme 0.2040816 0.5294118 0.2222222
Femme 0.7959184 0.4705882 0.7777778
> addmargins(prop.table(matable,2),margin=1,FUN=sum) # Ajout du
# Total.
situation
sexe
seul
couple
famille autre
Homme 0.2040816 0.5294118 0.2222222
Femme 0.7959184 0.4705882 0.7777778
sum
1.0000000 1.0000000 1.0000000
SECTION 9.4
R´ esum´ es num´ eriques
Nous pr´ esentons tous les r´ esum´ es num´ eriques sur le vecteur x = (x 1 , . . . , x N )
T
pour plus de simplicit´ e. Ce vecteur est l’ensemble des N valeurs de la variable X
mesur´ ees sur une population d’effectif N (cas standard de la statistique descriptive). Lorsque le vecteur x sera plutˆ ot consid´ er´ e comme un ´ echantillon extrait,
nous noterons sa longueur n. Les exemples d’application seront principalement
fond´ es sur la s´ erie de donn´ ees du vecteur taille.
Attention
Les r´ esum´ es num´ eriques ne peuvent ˆ etre calcul´ es en pr´ esence de donn´ ees
manquantes (NA). Si cela est n´ ecessaire, il est possible d’utiliser la fonction
na.omit() pour les retirer lors du calcul.
> x <- na.omit(taille) # Inutile ici car taille n’a pas de NA.