This chapter introduces the basic concepts of the R software (calculator mode, assignment operato... more This chapter introduces the basic concepts of the R software (calculator mode, assignment operator, variables, functions, arguments) and the various data types and structures which can be handled by R.
Tous les graphiques créés dans R sont affichés dans des fenêtres spéciales, distinctes de la cons... more Tous les graphiques créés dans R sont affichés dans des fenêtres spéciales, distinctes de la console, appelées «R graphics: Device numero-device», où numero-device est un entier donnant le numéro de la fenêtre (ou device).
本书是作者根据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成，在Springer出版了法语版和英文版。 本书内容丰富详实，不仅涵盖了R语言绝大部分的基本操作... more 本书是作者根据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成，在Springer出版了法语版和英文版。 本书内容丰富详实，不仅涵盖了R语言绝大部分的基本操作命令，还由浅入深地介绍了数学和统计领域相当多的教学内容和方法在R中的编程实现，并独具匠心以一种易被读者接受和消化的方式来编排和组织。本书给出了几个实际数据集供读者自由下载，利用这些数据集在R软件中进行各种统计方法的演示。另外，本书还穿插介绍了作者多年在R语言编程方面的一些心得和技巧。 本书的大部分内容适用于各种操作系统（如主流的Windows、Linux、Mac）的用户，既可用作R初学者的教材或自学材料，对高级学者和研究人员也有参考价值。本书的全部习题和实践操作的答案在该书的网站上提供下载服务。 Translation: This book is based on the refinement and selection of a series of R courses offered by the Department of Statistics and Business Intelligence at the University of Grenoble in France in recent years. It is published in French and English in Springer. The content of this book is rich and detailed, which not only covers most of the basic operation commands of R language, but also introduces the programming content and method of quite a lot of teaching content and methods in mathematics and statistics field in R, and it is unique and easy to use. Organized and organized by readers to accept and digest. This book gives several practical data sets for readers to download freely, using these data sets to demonstrate various statistical methods in R software. In addition, the book also interspersed with the author's many years of experience and skills in R language programming. Most of the contents of this book are applicable to users of various operating systems (such as mainstream Windows, Linux, Mac). They can be used as textbooks or self-learning materials for R beginners, and also have reference value for advanced scholars and researchers. The answers to all the exercises and practical exercises in this book are available on the book's website.
Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de M... more Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet Ce livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Écrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R-et ceci sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux-qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé.
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Nov 25, 2010
International audienceCe livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analys... more International audienceCe livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Ecrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, et agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R - et cela sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux - qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé : étudiants, enseignants ou chercheurs en statistique, mathématiques, médecine, informatique, biologie, psychologie, sciences infirmières, etc. Il leur permettra de maîtriser en profondeur le fonctionnement de ce logiciel. L'ouvrage sera aussi utile aux utilisateurs plus confirmés qui retrouveront exposé ici l'ensemble des fonctions R les plus couramment utilisées
This chapter presents a few data sets from epidemiological studies analyzed by various teams at t... more This chapter presents a few data sets from epidemiological studies analyzed by various teams at the Bordeaux School of Public Health (Institut de Sante publique, d’Epidemiologie et de Developpement—ISPED). Each data set comes with a short research question, which will help understand the context of the study. They will be used throughout this book to show how to use the functionalities of R for importing and manipulating data and performing appropriate statistical analyses. For each data set, we give a table with a description, the variables and the coding.
This paper studies a method to estimate the parameters governing the distribution of a stationary... more This paper studies a method to estimate the parameters governing the distribution of a stationary marked Gibbs point process. This procedure, known as the Takacs-Fiksel method, is based on the estimation of the left and right hand sides of the Georgii-Nguyen-Zessin formula and leads to a family of estimators due to the possible choices of test functions. We propose several examples illustrating the interest and flexibility of this procedure. We also provide sufficient conditions based on the model and the test functions to derive asymptotic properties (consistency and asymptotic normality) of the resulting estimator. The different assumptions are discussed for exponential family models and for a large class of test functions. A short simulation study is proposed to assess the correctness of the methodology and the asymptotic results.
Chapter 3. This chapter describes the instructions to enter data in R. It presents the various po... more Chapter 3. This chapter describes the instructions to enter data in R. It presents the various possibilities R offers to import or export data, to and from software as different as Excel, SPSS, Minitab, SAS or Matlab. It also shows how to interact with databases (SQL queries). You may benefit from reading the (very complete) manual http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf.
Les commandes elementaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues ... more Les commandes elementaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues au moyen de la fleche . Si une expression est tapee, elle est evaluee, le resultat est affiche puis perdu. Une affectation evalue aussi une expression, mais n’affiche pas forcement le resultat. Ce resultat est alors stocke dans un objet.
All plots created in R are displayed in special windows, separate from the console. They are call... more All plots created in R are displayed in special windows, separate from the console. They are called “R graphics: Device device-number”, where device-number is an integer giving the number of the window (or device).
Les commandes élémentaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues ... more Les commandes élémentaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues au moyen de la flèche <- ou ->. Si une expression est tapée, elle est évaluée, le résultat est affiché puis perdu. Une affectation évalue aussi une expression, mais n’affiche pas forcément le résultat. Ce résultat est alors stocké dans un objet.
Read Chap. 14. This chapter describes the various R commands to perform analysis of variance. We ... more Read Chap. 14. This chapter describes the various R commands to perform analysis of variance. We present the standard cases of analysis of variance with 1 factor and 2 factors with or without interaction. We also introduce repeated measures analysis of variance.
R includes an online help. It is very complete and very well structured for all functions and for... more R includes an online help. It is very complete and very well structured for all functions and for the various symbols in the language. There are several ways to access the help files; the main method is help(). It is used in command line mode.
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), 2009
This paper describes an R package implementing large sample tests and confidence intervals (based... more This paper describes an R package implementing large sample tests and confidence intervals (based on the central limit theorem) for various parameters. The one and two sample mean and variance contexts are considered. The statistics for all the tests are expressed in the same form, which facilitates their presentation. In the variance parameter cases, the asymptotic robustness of the classical tests depends on the departure of the data distribution from normality measured in terms of the kurtosis of the distribution.
We use the specificities of R to build empirically the notions of random variable, distribution o... more We use the specificities of R to build empirically the notions of random variable, distribution of a random variable, law of large numbers and central limit theorem. We introduce some complex notions for statistical inference and examine sampling variation as well as the bias and variance of estimators. We go on to describe a few classical methods for simulating from a distribution. At the end of the chapter, we give commands to generate observations from common probability distributions and to calculate their probability and cumulative distribution functions and quantiles.
Considérons une urne remplie avec n boules numérotées de 1 à n. La fabrication de nombres au hasa... more Considérons une urne remplie avec n boules numérotées de 1 à n. La fabrication de nombres au hasard peut s’imaginer facilement au travers d’une expérience consistant à piocher (on dit aussi tirer) avec remise, plusieurs fois de suite, une seule boule à la fois dans cette urne. Cette opération produit une suite de nombres entiers dont l’ordre d’apparition est régi
Après avoir lancé le logiciel R en double-cliquant sur son icône sur le Bureau de Windows (ou bie... more Après avoir lancé le logiciel R en double-cliquant sur son icône sur le Bureau de Windows (ou bien á partir du Menu Démarrer), vous voyez apparaître, à la fin de l’affichage qui se déroule dans la console de R (appelèe R Console), le caractère d’invite de commande > vous invitant à taper votre première instruction en langage R.
Dans la plupart des situations, nous sommes amenés à étudier la relation entre une variable d’int... more Dans la plupart des situations, nous sommes amenés à étudier la relation entre une variable d’intérêt Y (souvent quantitative) et une ou plusieurs variable(s) X1, X2, ..., Xk, avec pour objectif d’expliquer les variations de la variable d’intérêt. La variable Y est appelée variable « à expliquer » (ou parfois variable dépendante), et les variables X1, X2, ..., Xk sont
Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de M... more Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet Ce livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Écrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R-et ceci sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux-qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé.
This chapter introduces the basic concepts of the R software (calculator mode, assignment operato... more This chapter introduces the basic concepts of the R software (calculator mode, assignment operator, variables, functions, arguments) and the various data types and structures which can be handled by R.
Tous les graphiques créés dans R sont affichés dans des fenêtres spéciales, distinctes de la cons... more Tous les graphiques créés dans R sont affichés dans des fenêtres spéciales, distinctes de la console, appelées «R graphics: Device numero-device», où numero-device est un entier donnant le numéro de la fenêtre (ou device).
本书是作者根据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成，在Springer出版了法语版和英文版。 本书内容丰富详实，不仅涵盖了R语言绝大部分的基本操作... more 本书是作者根据近年来在法国格勒诺布尔第二大学统计与商业智能系开设的一系列R课程的讲义提炼和精选而成，在Springer出版了法语版和英文版。 本书内容丰富详实，不仅涵盖了R语言绝大部分的基本操作命令，还由浅入深地介绍了数学和统计领域相当多的教学内容和方法在R中的编程实现，并独具匠心以一种易被读者接受和消化的方式来编排和组织。本书给出了几个实际数据集供读者自由下载，利用这些数据集在R软件中进行各种统计方法的演示。另外，本书还穿插介绍了作者多年在R语言编程方面的一些心得和技巧。 本书的大部分内容适用于各种操作系统（如主流的Windows、Linux、Mac）的用户，既可用作R初学者的教材或自学材料，对高级学者和研究人员也有参考价值。本书的全部习题和实践操作的答案在该书的网站上提供下载服务。 Translation: This book is based on the refinement and selection of a series of R courses offered by the Department of Statistics and Business Intelligence at the University of Grenoble in France in recent years. It is published in French and English in Springer. The content of this book is rich and detailed, which not only covers most of the basic operation commands of R language, but also introduces the programming content and method of quite a lot of teaching content and methods in mathematics and statistics field in R, and it is unique and easy to use. Organized and organized by readers to accept and digest. This book gives several practical data sets for readers to download freely, using these data sets to demonstrate various statistical methods in R software. In addition, the book also interspersed with the author's many years of experience and skills in R language programming. Most of the contents of this book are applicable to users of various operating systems (such as mainstream Windows, Linux, Mac). They can be used as textbooks or self-learning materials for R beginners, and also have reference value for advanced scholars and researchers. The answers to all the exercises and practical exercises in this book are available on the book's website.
Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de M... more Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet Ce livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Écrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R-et ceci sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux-qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé.
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), Nov 25, 2010
International audienceCe livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analys... more International audienceCe livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Ecrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, et agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R - et cela sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux - qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé : étudiants, enseignants ou chercheurs en statistique, mathématiques, médecine, informatique, biologie, psychologie, sciences infirmières, etc. Il leur permettra de maîtriser en profondeur le fonctionnement de ce logiciel. L'ouvrage sera aussi utile aux utilisateurs plus confirmés qui retrouveront exposé ici l'ensemble des fonctions R les plus couramment utilisées
This chapter presents a few data sets from epidemiological studies analyzed by various teams at t... more This chapter presents a few data sets from epidemiological studies analyzed by various teams at the Bordeaux School of Public Health (Institut de Sante publique, d’Epidemiologie et de Developpement—ISPED). Each data set comes with a short research question, which will help understand the context of the study. They will be used throughout this book to show how to use the functionalities of R for importing and manipulating data and performing appropriate statistical analyses. For each data set, we give a table with a description, the variables and the coding.
This paper studies a method to estimate the parameters governing the distribution of a stationary... more This paper studies a method to estimate the parameters governing the distribution of a stationary marked Gibbs point process. This procedure, known as the Takacs-Fiksel method, is based on the estimation of the left and right hand sides of the Georgii-Nguyen-Zessin formula and leads to a family of estimators due to the possible choices of test functions. We propose several examples illustrating the interest and flexibility of this procedure. We also provide sufficient conditions based on the model and the test functions to derive asymptotic properties (consistency and asymptotic normality) of the resulting estimator. The different assumptions are discussed for exponential family models and for a large class of test functions. A short simulation study is proposed to assess the correctness of the methodology and the asymptotic results.
Chapter 3. This chapter describes the instructions to enter data in R. It presents the various po... more Chapter 3. This chapter describes the instructions to enter data in R. It presents the various possibilities R offers to import or export data, to and from software as different as Excel, SPSS, Minitab, SAS or Matlab. It also shows how to interact with databases (SQL queries). You may benefit from reading the (very complete) manual http://cran.r-project.org/doc/manuals/R-data.pdf.
Les commandes elementaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues ... more Les commandes elementaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues au moyen de la fleche . Si une expression est tapee, elle est evaluee, le resultat est affiche puis perdu. Une affectation evalue aussi une expression, mais n’affiche pas forcement le resultat. Ce resultat est alors stocke dans un objet.
All plots created in R are displayed in special windows, separate from the console. They are call... more All plots created in R are displayed in special windows, separate from the console. They are called “R graphics: Device device-number”, where device-number is an integer giving the number of the window (or device).
Les commandes élémentaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues ... more Les commandes élémentaires consistent soit en des expressions, soit en des affectations obtenues au moyen de la flèche <- ou ->. Si une expression est tapée, elle est évaluée, le résultat est affiché puis perdu. Une affectation évalue aussi une expression, mais n’affiche pas forcément le résultat. Ce résultat est alors stocké dans un objet.
Read Chap. 14. This chapter describes the various R commands to perform analysis of variance. We ... more Read Chap. 14. This chapter describes the various R commands to perform analysis of variance. We present the standard cases of analysis of variance with 1 factor and 2 factors with or without interaction. We also introduce repeated measures analysis of variance.
R includes an online help. It is very complete and very well structured for all functions and for... more R includes an online help. It is very complete and very well structured for all functions and for the various symbols in the language. There are several ways to access the help files; the main method is help(). It is used in command line mode.
HAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe), 2009
This paper describes an R package implementing large sample tests and confidence intervals (based... more This paper describes an R package implementing large sample tests and confidence intervals (based on the central limit theorem) for various parameters. The one and two sample mean and variance contexts are considered. The statistics for all the tests are expressed in the same form, which facilitates their presentation. In the variance parameter cases, the asymptotic robustness of the classical tests depends on the departure of the data distribution from normality measured in terms of the kurtosis of the distribution.
We use the specificities of R to build empirically the notions of random variable, distribution o... more We use the specificities of R to build empirically the notions of random variable, distribution of a random variable, law of large numbers and central limit theorem. We introduce some complex notions for statistical inference and examine sampling variation as well as the bias and variance of estimators. We go on to describe a few classical methods for simulating from a distribution. At the end of the chapter, we give commands to generate observations from common probability distributions and to calculate their probability and cumulative distribution functions and quantiles.
Considérons une urne remplie avec n boules numérotées de 1 à n. La fabrication de nombres au hasa... more Considérons une urne remplie avec n boules numérotées de 1 à n. La fabrication de nombres au hasard peut s’imaginer facilement au travers d’une expérience consistant à piocher (on dit aussi tirer) avec remise, plusieurs fois de suite, une seule boule à la fois dans cette urne. Cette opération produit une suite de nombres entiers dont l’ordre d’apparition est régi
Après avoir lancé le logiciel R en double-cliquant sur son icône sur le Bureau de Windows (ou bie... more Après avoir lancé le logiciel R en double-cliquant sur son icône sur le Bureau de Windows (ou bien á partir du Menu Démarrer), vous voyez apparaître, à la fin de l’affichage qui se déroule dans la console de R (appelèe R Console), le caractère d’invite de commande > vous invitant à taper votre première instruction en langage R.
Dans la plupart des situations, nous sommes amenés à étudier la relation entre une variable d’int... more Dans la plupart des situations, nous sommes amenés à étudier la relation entre une variable d’intérêt Y (souvent quantitative) et une ou plusieurs variable(s) X1, X2, ..., Xk, avec pour objectif d’expliquer les variations de la variable d’intérêt. La variable Y est appelée variable « à expliquer » (ou parfois variable dépendante), et les variables X1, X2, ..., Xk sont
Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de M... more Le logiciel R : Maîtriser le langage, effectuer des analyses (bio)statistiques Pierre Lafaye de Micheaux, Rémy Drouilhet, Benoît Liquet Ce livre est consacré à un outil désormais incontournable pour l'analyse de données, l'élaboration de graphiques et le calcul statistique : le logiciel R. Après avoir introduit les principaux concepts permettant une utilisation sereine de cet environnement informatique (organisation des données, importation et exportation, accès à la documentation, représentations graphiques, programmation, maintenance, etc.), les auteurs de cet ouvrage détaillent l'ensemble des manipulations permettant la manipulation avec R d'un très grand nombre de méthodes et de notions statistiques : simulation de variables aléatoires, intervalles de confiance, tests d'hypothèses, valeur-p, bootstrap, régression linéaire, ANOVA (y compris répétées), et d'autres encore. Écrit avec un grand souci de pédagogie et clarté, agrémenté de nombreux exercices et travaux pratiques, ce livre accompagnera idéalement tous les utilisateurs de R-et ceci sur les environnements Windows, Macintosh ou Linux-qu'ils soient débutants ou d'un niveau avancé.
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