Solutions des TPs
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# ainsi que la pr´ esence de tirets ` a la ligne [194].
X <- read.table(url,row.names=1,skip=1,header=FALSE,sep=";",
nrows=189,blank.lines.skip=TRUE)
Y <- read.table(url,nrows=1,row.names=1)
colnames(X) <- as.matrix(Y)
head(X) # Affichage des premi` eres lignes de X.
Solutions des TPs du chapitre 3
Manipulation de diff´ erents jeux de donn´ ees
A- Quelques manipulations sur les jeux de donn´ ees pr´ esent´ es en d´ ebut d’ouvrage
• Fichier nutriage.xls
3.1- Installez le package gdata. Attention l’utilisation de ce package repose sur
le logiciel PERL qui n’est pas pr´ esent par d´ efaut sur Windows. Installez
donc aussi aussi PERL (http://www.biostatisticien.eu/springeR/
Rtools.exe).
require("gdata")
nutri1 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri1.xls")
nutri2 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri2.xls")
colnames(nutri1) <- tolower(colnames(nutri1))
resultat <- rbind(nutri1,nutri2)
3.2- nutri3 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri3.xls")
nutri4 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri4.xls")
resultat <- merge(nutri3,nutri4,all=TRUE)
3.3- nutri5 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri5.xls")
nutri6 <- read.xls("http://www.biostatisticien.eu/
springeR/nutri6.xls")
Le codage des diff´ erentes variables est donn´ e dans le tableau de la section B.4. On va tˆ acher d’identifier les valeurs anormales au moyen de
l’instruction suivante :