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Le logiciel R
2.1- bout <- as.data.frame(de(""))
Commencez d’abord par changer le type de chacune des colonnes en Real,
ainsi que le nom en trti, 1 ≤ i ≤ 5 (en cliquant sur la premi` ere case de
chacune des colonnes), puis entrez vos donn´ ees. Cliquez sur Quit ` a la
fin. On peut ensuite taper la commande suivante pour voir s’afficher les
donn´ ees dans R :
bout # Affichage des donn´ ees.
2.2- attach(bout)
mean(trt1) # R´ esultat: [1] 7.5
mean(trt2) # R´ esultat: [1] 5
mean(trt3) # R´ esultat: [1] 4.333333
mean(trt4) # R´ esultat: [1] 5.166667
mean(trt5) # R´ esultat: [1] 6.166667
2.3- On obtient directement les mˆ emes r´ esultats en tapant :
colMeans(bout)
2.4- write.table(file="boutons.txt",bout,row.names=FALSE)
2.5- Vous pouvez utiliser votre ´ editeur de texte favori pour visualiser le contenu
du fichier boutons.txt et ainsi v´ erifier qu’il a bien ´ et´ e cr´ e´ e (l’instruction
getwd() vous dira o` u ce fichier a ´ et´ e enregistr´ e).
2.6- ls()
rm(bout)
ls()
bout # On constate que l’objet bout a disparu.
2.7- bout <- read.table("boutons.txt",header=TRUE,sep="")
bout # Le revoil` a!
• Facteurs de risque de l’ath´ eroscl´ erose
2.1- Entrez les donn´ ees telles qu’organis´ ees dans le tableau de contingence, en
pressant la touche ENTR ´ EE apr` es chaque fin de ligne. Apr` es la derni` ere
ligne, pressez une autre fois ENTR ´ EE.
X <- scan() # Les donn´ ees sont alors regroup´ ees dans un vecteur.
X <- matrix(X,ncol=3,nrow=6,byrow=TRUE)
2.2- class(X) <- "ftable"
2.3- attributes(X)$col.vars<-list(alcool=c("ne boit pas",
"boit occasionnellement","boit r´ eguli` erement"))
attributes(X)$row.vars<-list(SEXE=c("H","F"),tabac=
c("ne fume pas","a arr^ et´ e de fumer","fume"))
2.4- X
Le logiciel R
2.1- bout <- as.data.frame(de(""))
Commencez d’abord par changer le type de chacune des colonnes en Real,
ainsi que le nom en trti, 1 ≤ i ≤ 5 (en cliquant sur la premi` ere case de
chacune des colonnes), puis entrez vos donn´ ees. Cliquez sur Quit ` a la
fin. On peut ensuite taper la commande suivante pour voir s’afficher les
donn´ ees dans R :
bout # Affichage des donn´ ees.
2.2- attach(bout)
mean(trt1) # R´ esultat: [1] 7.5
mean(trt2) # R´ esultat: [1] 5
mean(trt3) # R´ esultat: [1] 4.333333
mean(trt4) # R´ esultat: [1] 5.166667
mean(trt5) # R´ esultat: [1] 6.166667
2.3- On obtient directement les mˆ emes r´ esultats en tapant :
colMeans(bout)
2.4- write.table(file="boutons.txt",bout,row.names=FALSE)
2.5- Vous pouvez utiliser votre ´ editeur de texte favori pour visualiser le contenu
du fichier boutons.txt et ainsi v´ erifier qu’il a bien ´ et´ e cr´ e´ e (l’instruction
getwd() vous dira o` u ce fichier a ´ et´ e enregistr´ e).
2.6- ls()
rm(bout)
ls()
bout # On constate que l’objet bout a disparu.
2.7- bout <- read.table("boutons.txt",header=TRUE,sep="")
bout # Le revoil` a!
• Facteurs de risque de l’ath´ eroscl´ erose
2.1- Entrez les donn´ ees telles qu’organis´ ees dans le tableau de contingence, en
pressant la touche ENTR ´ EE apr` es chaque fin de ligne. Apr` es la derni` ere
ligne, pressez une autre fois ENTR ´ EE.
X <- scan() # Les donn´ ees sont alors regroup´ ees dans un vecteur.
X <- matrix(X,ncol=3,nrow=6,byrow=TRUE)
2.2- class(X) <- "ftable"
2.3- attributes(X)$col.vars<-list(alcool=c("ne boit pas",
"boit occasionnellement","boit r´ eguli` erement"))
attributes(X)$row.vars<-list(SEXE=c("H","F"),tabac=
c("ne fume pas","a arr^ et´ e de fumer","fume"))
2.4- X