Introduction à la programmation en R
Ce cours constitue une introduction complète à l'environnement de langage R, couvrant des sujets fondamentaux tels que les opérations de base sur les vecteurs numériques, les attributs d'objets, le traitement des tableaux et matrices, la gestion des listes et des cadres de données, ainsi que la modélisation statistique et la production de graphiques de haute qualité. Il convient particulièrement bien comme ouvrage d'introduction à l'analyse statistique et à la science des données.
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Résumé du contenu
Ce cours constitue une introduction complète à l'environnement de langage R, couvrant des sujets fondamentaux allant des opérations de base sur les vecteurs numériques, des attributs d'objets et de la gestion des tableaux/matrix aux manipulations de listes et cadres de données, aux modèles statistiques et à la production de graphiques de haute qualité. Il convient parfaitement comme manuel d'introduction à l'analyse statistique et à la science des données.
Maîtrisez les bases du langage R et ouvrez la porte au calcul statistique et à la visualisation des données.
Auteur : Équipe principale de développement de R
Remerciements : Ce manuel est entretenu par l'Équipe principale de développement de R. La version française tient compte de la traduction japonaise réalisée par Shigeru MASE, ainsi que des contributions de l'équipe de traduction en chinois, notamment Dr. ZP Li, Dr. Rui Li.
Objectifs d'apprentissage
- Initialiser des sessions R, naviguer dans le système d'aide et appliquer les règles syntaxiques de base (sensibilité à la casse, affectations et commentaires).
- Différencier et créer des vecteurs logiques, des vecteurs caractères, et gérer les valeurs manquantes (
NAetNaN). - Utiliser quatre méthodes d'indexation distinctes pour sélectionner, exclure ou modifier des sous-ensembles spécifiques de données.
- Identifier et modifier les attributs intrinsèques (mode et longueur) des objets R.
- Utiliser les fonctions
class()etattr()pour gérer les métadonnées des objets et les structures de données. - Créer et manipuler des facteurs et des facteurs ordonnés afin de représenter des données catégorielles.
- Définir et construire des tableaux et matrices à l'aide de vecteurs de dimensions et de la fonction
array(). - Appliquer des techniques d'indexation avancées, y compris l'utilisation de matrices d'index pour extraire ou modifier des éléments spécifiques.
- Exécuter des opérations d'algèbre linéaire telles que les produits externes, les transpositions généralisées et les inverses matriciels.
- Construire et modifier des listes : créer des listes nommées et non nommées, et les combiner à l’aide de syntaxe R spécifique.