Programmation statistiques avec R/Manipuler des tables

Programmation statistiques avec R/Installation

Programmer en R/Installer des librairies

Installer une librairie depuis le CRAN.
La fonction codice_1 permet d'installer une librairie depuis le Comprehensive R Archive Network.
install.packages("devtools")
Installer une librairie depuis Github.
La fonction codice_2 dans la librairie codice_3 permet d'installer une librairie depuis Github.
library("devtools")
install_github("dgrtwo/broom")

Programmer en R/Estimer un modèle de régression circulaire

Nous allons effectuer une régression circulaire en utilisant la méthode directe de Kåsa et Coope, qui est une méthode de régression linéaire (voir sur Wikipédia "Régression circulaire > Méthode de Kåsa et Coope"). Pour le calcul, nous utilisons l'équation cartésienne du cercle de centre ("x"c, "y"c) et de rayon "r" :
soit en développant :
Pour le tracé, nous utilisons l'équation paramétrique :
Nous utilisons les données proposées par D. Gruntz
data.entry('x', 'y') # copier les données ci-dessus
plot(x, y, col='blue')
Puis, nous effectuons la régression
donnees <- data.frame(x, y)
cercle <- lm(I(x^2 + y^2) ~ x + y, donnees)
print(cercle)
ce qui donne
Call:
lm(formula = I(x^2 + y^2) ~ x + y, data = donnees)
Coefficients:
(Intercept) x y 
 6.967 6.121 1.487 
Le modèle obtenu par régression est donc :
Enfin, nous déterminons les caractéristiques du cercle 
xc <- coef(cercle)[2]/2
yc <- coef(cercle)[3]/2
r <- sqrt(coef(cercle)[1] + xc^2 + yc^2)
print(xc) ; print(yc) ; print(r);
ce qui donne
 x 
3.060304 
 y 
0.7436073 
(Intercept) 
 4.109137 
soit un cercle de centre ( ; ) et de rayon . Puis nous traçons le modèle
theta <- seq(0, 2*pi, len = 40)
xmodcercle <- xc + r*cos(theta)
ymodcercle <- yc + r*sin(theta)
lines(xmodcercle, ymodcercle, col='red')

Fonctionnement d'un ordinateur/Les unités de calcul flottant

Programmation statistiques avec R/Les méthodes d'optimisation et de régression

Programmer en R/Estimer un modèle de régression linéaire