Dans SAS, vous pouvez enregistrer les résultats des analyses statistiques à l'aide de l'Output Delivery System (ODS). Bien que l'ODS soit une amélioration considérable par rapport à PROC PRINTO, sa sophistication peut rendre certaines fonctionnalités très difficiles à apprendre (essayez de maîtriser PROC TEMPLATE). Dans SPSS, vous pouvez faire la même chose avec l'Output Management System (OMS). Là encore, ce n'est pas l'un des sujets les plus faciles à apprendre.
L'une des caractéristiques les plus utiles de R est que les résultats des analyses peuvent être facilement sauvegardés et utilisés pour d'autres analyses.
Cette opération permet d'effectuer une régression linéaire simple des miles par gallon sur le poids de la voiture en utilisant le cadre de données mtcars. Les résultats sont envoyés à l'écran. Rien n'est sauvé.
# Example 2
fit <- lm(mpg~wt, data=mtcars)Propulsé par
Cette fois, la même régression est effectuée mais les résultats sont enregistrés sous le nom de fit. Aucune sortie n'est envoyée à l'écran. Cependant, vous pouvez désormais manipuler les résultats.
# Example 2 (continued...)
str(fit)# view the contents/structure of "fit"Propulsé par
L'affectation a en fait créé une liste appelée "fit" qui contient un large éventail d'informations (y compris les valeurs prédites, les résidus, les coefficients, etc.
# Example 2 (continued again)# plot residuals by fitted values
plot(fit$residuals, fit$fitted.values)Propulsé par
Pour savoir ce qu'une fonction renvoie, consultez la section " Valeur" de l'aide en ligne de cette fonction. Dans ce cas, nous examinerons help(lm).
Les résultats peuvent également être utilisés pour un large éventail d'autres fonctions.
# Example 2 (one last time, I promise)# produce diagnostic plots
plot(fit)# predict mpg from wt in a new set of data
predict(fit, mynewdata)# get and save influence statistics
cook <- cooks.distance(fit)Propulsé par
Pratiquer
Pour vous entraîner à réutiliser des résultats dans des variables, essayez ce cours interactif sur l'introduction à la programmation R de DataCamp.
Dans SAS, vous pouvez enregistrer les résultats des analyses statistiques à l'aide de l'Output Delivery System (ODS). Bien que l'ODS soit une amélioration considérable par rapport à PROC PRINTO, sa sophistication peut rendre certaines fonctionnalités très difficiles à apprendre (essayez de maîtriser PROC TEMPLATE). Dans SPSS, vous pouvez faire la même chose avec l'Output Management System (OMS). Là encore, ce n'est pas l'un des sujets les plus faciles à apprendre.
L'une des caractéristiques les plus utiles de R est que les résultats des analyses peuvent être facilement sauvegardés et utilisés pour d'autres analyses.
Cette opération permet d'effectuer une régression linéaire simple des miles par gallon sur le poids de la voiture en utilisant le cadre de données mtcars. Les résultats sont envoyés à l'écran. Rien n'est sauvé.
Cette fois, la même régression est effectuée mais les résultats sont enregistrés sous le nom de fit. Aucune sortie n'est envoyée à l'écran. Cependant, vous pouvez désormais manipuler les résultats.
L'affectation a en fait créé une liste appelée "fit" qui contient un large éventail d'informations (y compris les valeurs prédites, les résidus, les coefficients, etc.
Pour savoir ce qu'une fonction renvoie, consultez la section " Valeur" de l'aide en ligne de cette fonction. Dans ce cas, nous examinerons help(lm).
Les résultats peuvent également être utilisés pour un large éventail d'autres fonctions.
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