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diff --git a/fr-fr/r-fr.html.markdown b/fr-fr/r-fr.html.markdown index d6879c1f..3f225a0f 100644 --- a/fr-fr/r-fr.html.markdown +++ b/fr-fr/r-fr.html.markdown @@ -9,9 +9,9 @@ filename: learnr-fr.r --- R est un langage de programmation statistique. Il dispose de nombreuses -librairies pour le téléchargement et le nettoyage d'ensembles de données, +bibliothèques pour le téléchargement et le nettoyage d'ensembles de données, l'exécution de procédures statistiques, et la réalisation de graphiques. -On peut également exécuter les commmandes `R` au sein d'un document LaTeX. +On peut également exécuter des commmandes `R` au sein d'un document LaTeX. ```r @@ -19,9 +19,11 @@ On peut également exécuter les commmandes `R` au sein d'un document LaTeX. # Les commentaires commencent avec des symboles numériques. # Il n'est pas possible de faire des commentaires multilignes, -# mais on peut superposer plusieurs commentaires comme ceci. +# mais on peut placer plusieurs commentaires les uns en dessous +# des autres comme ceci. -# Sur Windows ou Mac, taper COMMAND-ENTER pour exécuter une ligne +# Sur Mac, taper COMMAND-ENTER pour exécuter une ligne +# et sur Windows taper CTRL-ENTER @@ -43,7 +45,7 @@ head(rivers) # donne un aperçu des données length(rivers) # Combien de rivers ont été mesurées ? # 141 -summary(rivers) # Quels sont les principales données statistiques ? +summary(rivers) # Quelles sont les principales données statistiques ? # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 135.0 310.0 425.0 591.2 680.0 3710.0 @@ -99,7 +101,7 @@ stem(log(rivers)) # Notez que les données ne sont ni normales # 80 | # 82 | 2 -# Fais un histogramme : +# Fait un histogramme : hist(rivers, col="#333333", border="white", breaks=25) # amusez-vous avec ces paramètres hist(log(rivers), col="#333333", border="white", breaks=25) # vous ferez plus de tracés plus tard @@ -110,7 +112,7 @@ plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, xlab="Year", plot(discoveries, col="#333333", lwd=3, type = "h", xlab="Year", main="Number of important discoveries per year") -# Plutôt que de laisser l'ordre par défaut (par années) +# Plutôt que de laisser l'ordre par défaut (par année) # Nous pourrions aussi trier pour voir ce qu'il y a de typique sort(discoveries) # [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 @@ -142,7 +144,7 @@ summary(discoveries) # Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. # 0.0 2.0 3.0 3.1 4.0 12.0 -# Lance un dès plusieurs fois +# Lance un dé plusieurs fois round(runif(7, min=.5, max=6.5)) # 1 4 6 1 4 6 4 # Vos numéros diffèreront des miens à moins que nous mettions @@ -164,11 +166,11 @@ rnorm(9) # les entiers, les numériques, les caractères, les logiques, et les facteurs. # LES ENTIERS -# Les entiers de mémoire longue sont écrit avec L +# Les entiers de type long sont écrits avec L 5L # 5 class(5L) # "integer" # (Essayez ?class pour plus d'informations sur la fonction class().) -# Avec R, chaque valeur seule, comme 5L, est considéré comme +# Avec R, chaque valeur seule, comme 5L, est considérée comme # un vecteur de longueur 1 length(5L) # 1 # On peut avoir un vecteur d'entiers avec une longueur > 1 : @@ -191,7 +193,7 @@ c(3,3,3,2,2,1) # 3 3 3 2 2 1 class(Inf) # "numeric" class(-Inf) # "numeric" # Vous pouvez utiliser "Inf", par exemple, dans integrate(dnorm, 3, Inf); -# Ça permet d'éviter des tableaux Z-scores. +# Ça permet d'éviter de réaliser une table de la loi normale. # ARITHMÉTIQUES DE BASE # Vous pouvez faire de l'arithmétique avec des nombres @@ -233,7 +235,7 @@ letters # [20] "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" month.abb # "Jan" "Feb" "Mar" "Apr" "May" "Jun" "Jul" "Aug" "Sep" "Oct" "Nov" "Dec" -# LES TYPES LOGIQUES +# LES TYPES BOOLÉENS # En R, un "logical" est un booléen class(TRUE) # "logical" class(FALSE) # "logical" @@ -256,15 +258,16 @@ c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Zorro" # FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE c('Z', 'o', 'r', 'r', 'o') == "Z" # TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE # LES FACTEURS -# La classe facteur sert pour les données catégorielles -# les facteurs peuvent être ordonnés (comme les niveaux de -# catégorie d'enfants) -# ou non ordonnés (comme le sexe) +# Les facteurs sont généralement utilisés pour y stocker des +# variables qualitatives (catégorielles). +# Les facteurs peuvent être ordonnés (comme le niveau scolaire +# des enfants) ou non ordonnés (comme le sexe) factor(c("female", "female", "male", NA, "female")) # female female male <NA> female # Les niveaux : female male -# Les "levels" sont les valeurs que les données catégorielles -# peuvent prendre +# Les facteurs possèdent un attribut appelé niveau ("level"). +# Les niveaux sont des vecteurs contenant toutes les valeurs +# que peuvent prendre les données catégorielles. # Notez que les données manquantes n'entrent pas dans le niveau levels(factor(c("male", "male", "female", NA, "female"))) # "female" "male" # Si le vecteur de facteurs a une longueur 1, ses niveaux seront @@ -288,8 +291,8 @@ parakeet # => # NULL -# LES CONTRAINTES DE TYPES -# Les contraintes de types servent à forcer une valeur à prendre +# LES CONVERSIONS DE TYPES +# Les conversions de types servent à forcer une valeur à prendre # un type différent as.character(c(6, 8)) # "6" "8" as.logical(c(1,0,1,1)) # TRUE FALSE TRUE TRUE @@ -304,7 +307,7 @@ as.numeric("Bilbo") # NAs est introduit par coercition # Notez également : ce n'étaient que des types de données basiques -# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme pour les dates, +# Il y a beaucoup d'autres types de données, comme les dates, # les séries temporelles, etc ... @@ -321,7 +324,7 @@ as.numeric("Bilbo") # LES VARIABLES # Beaucoup de façons d'assigner des choses : -x = 5 # c'est possible +x = 5 # c'est correct y <- "1" # c'est préféré TRUE -> z # ça marche mais c'est bizarre @@ -337,11 +340,11 @@ while (a > 4) { a <- a - 1 } # Gardez à l'esprit que les boucles for et while s'exécutent lentement -# en R -# Des opérations sur des vecteurs entiers (ex une ligne entière, +# en R. +# Des opérations sur la totalité d'un vecteur (ex une ligne entière, # une colonne entière), # ou les fonctions de type apply() (nous en parlerons plus tard), -# sont préférées +# sont préférées. # IF/ELSE # Encore une fois assez standard @@ -356,7 +359,7 @@ if (4 > 3) { # LES FONCTIONS # se définissent comme ceci : jiggle <- function(x) { - x = x + rnorm(1, sd=.1) #add in a bit of (controlled) noise + x = x + rnorm(1, sd=.1) # ajoute un peu de bruit (contrôlé) return(x) } # Appelées comme n'importe quelles autres fonction R : @@ -366,7 +369,7 @@ jiggle(5) # 5±ε. After set.seed(2716057), jiggle(5)==5.005043 ########################################################################## # Les structures de données : les vecteurs, les matrices, -# les data frame et les tableaux +# les data frames et les tableaux ########################################################################## # À UNE DIMENSION @@ -387,7 +390,7 @@ which(vec %% 2 == 0) # 1 3 # Récupèrer seulement les premières ou dernières entrées du vecteur, head(vec, 1) # 8 tail(vec, 2) # 10 11 -# ou trouver si un certaine valeur est dans le vecteur +# ou vérifier si un certaine valeur est dans le vecteur any(vec == 10) # TRUE # Si un index "dépasse" vous obtiendrez NA : vec[6] # NA @@ -398,7 +401,7 @@ length(vec) # 4 vec * 4 # 16 20 24 28 vec[2:3] * 5 # 25 30 any(vec[2:3] == 8) # FALSE -# Et R a beaucoup de fonctions préconstruites pour résumer les vecteurs +# Et R a beaucoup de méthodes statistiques pré-construites pour les vecteurs : mean(vec) # 9.5 var(vec) # 1.666667 sd(vec) # 1.290994 @@ -425,7 +428,7 @@ mat # Différemment du vecteur, la classe d'une matrice est "matrix", # peut importe ce qu'elle contient class(mat) # => "matrix" -# Demander la première ligne +# Récupérer la première ligne mat[1,] # 1 4 # Réaliser une opération sur la première colonne 3 * mat[,1] # 3 6 9 @@ -502,13 +505,13 @@ dim(students) # 6 3 # stringsAsFactors = FALSE quand vous créer la data.frame ?data.frame -# Il y a plusieurs façons de subdiviser les trames de données +# Il y a plusieurs façons de subdiviser les data frames, # toutes subtilement différentes students$year # 3 2 2 1 0 -1 students[,2] # 3 2 2 1 0 -1 students[,"year"] # 3 2 2 1 0 -1 -# Une version augmentée de la structure data.frame est data.table +# Une version améliorée de la structure data.frame est data.table. # Si vous travaillez avec des données volumineuses ou des panels, ou avez # besoin de fusionner quelques ensembles de données, data.table peut être # un bon choix. Ici un tour éclair : @@ -601,15 +604,15 @@ students[students$house != "G",] # MULTI-DIMENSIONNELLE (TOUS ÉLÉMENTS D'UN TYPE) -# Les arrays créent des tableaux de n dimensions -# Tous les éléments doivent être du même type +# Les arrays créent des tableaux de n dimensions. +# Tous les éléments doivent être du même type. # Vous pouvez faire un tableau à 2 dimensions (une sorte de matrice) array(c(c(1,2,4,5),c(8,9,3,6)), dim=c(2,4)) # => # [,1] [,2] [,3] [,4] # [1,] 1 4 8 3 # [2,] 2 5 9 6 -# Vous pouvez utiliser array pour faire des matrices à 3 dimensions aussi +# Vous pouvez aussi utiliser array pour faire des matrices à 3 dimensions : array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) # => # , , 1 @@ -629,7 +632,7 @@ array(c(c(c(2,300,4),c(8,9,0)),c(c(5,60,0),c(66,7,847))), dim=c(3,2,2)) # LES LISTES (MULTI-DIMENSIONNELLES, ÉVENTUELLEMMENT DÉCHIRÉES, # DE DIFFÉRENTS TYPES) -# Enfin R a des listes (de vecteurs) +# Enfin, R a des listes (de vecteurs) list1 <- list(time = 1:40) list1$price = c(rnorm(40,.5*list1$time,4)) # random list1 @@ -644,10 +647,10 @@ list1[[1]] # encore une façon différente list1$price[4] # Les listes ne sont pas les structures de données les plus efficaces -# à utiliser avec R; +# à utiliser avec R ; # À moins d'avoir une très bonne raison, vous devriez utiliser data.frames # Les listes sont souvent retournées par des fonctions qui effectuent -# des régressions linéaires +# des régressions linéaires. ########################################## # La famille de fonction apply() @@ -674,7 +677,7 @@ apply(mat, MAR = 2, jiggle) # Ne soyez pas trop intimidé ; tout le monde reconnaît que c'est un peu déroutant -# Le paque plyr vise à remplacer (et améliorer !) la famille *apply(). +# Le paquet plyr vise à remplacer (et améliorer !) la famille *apply(). install.packages("plyr") require(plyr) ?plyr @@ -704,7 +707,7 @@ write.csv(pets, "pets2.csv") # to make a new .csv file # Les tracés ################ -# LES FONCTIONS DE TRACÉS PRÉCONSTRUITES +# LES FONCTIONS DE TRACÉ PRÉCONSTRUITES # Les diagrammes de dispersion ! plot(list1$time, list1$price, main = "fake data") # Les régressions ! @@ -737,7 +740,7 @@ pp + geom_point() ``` -## Comment j'obtiens R ? +## Comment obtenir R ? * Obtiens R et R GUI depuis [http://www.r-project.org/](http://www.r-project.org/) * [RStudio](http://www.rstudio.com/ide/) est un autre GUI |