Tutoriel de programmation R

Explorez les distributions à queue lourde pour lesquelles les méthodes statistiques traditionnelles ne s'appliquent pas. Découvrez comment la distribution de Cauchy modélise efficacement les phénomènes où les événements extrêmes se produisent plus fréquemment que prévu.

Découvrez les subtilités de la distribution binomiale négative et ses applications. Apprenez à modéliser efficacement les données de comptage. Explorez des exemples pratiques et des aides visuelles pour améliorer votre compréhension.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à tirer le meilleur parti des fonctions de facettes de ggplots.

Il s'agit d'un guide destiné aux débutants, conçu pour vous épargner des maux de tête et un temps précieux si vous décidez d'installer R vous-même.

Dans ce tutoriel, vous apprendrez à créer un modèle de réseau neuronal dans R.

Une introduction aux packages R basée sur 11 des questions les plus fréquemment posées par les utilisateurs.

Apprenez à créer un tableau de contingence et à effectuer des tests du khi-deux dans R à l'aide de la fonction chisq.test(). Découvrez des applications pratiques et interprétez les résultats en toute confiance.

Nous avons défini na.rm = VRAI dans les fonctions R courantes afin d'exclure les valeurs manquantes (NA). Cela nous permet de calculer des statistiques précises et d'améliorer la fiabilité de nos résultats.

Découvrez comment accéder aux données de votre DataFrame à l'aide du subsetting. Apprenez à faire des sous-ensembles en utilisant des parenthèses ou en utilisant la fonction subset() de R.

Découvrez comment les diagrammes Q-Q constituent une méthode visuelle utile pour évaluer la normalité. Comparez les données observées à une distribution théorique, telle que la distribution normale, pour mettre en évidence les écarts. Apprenez à diagnostiquer l'adéquation du modèle.

Découvrez comment créer un histogramme avec Base R à l'aide de notre tutoriel complet en 6 étapes. Personnalisez vos tracés et visualisez efficacement les distributions de données.

L'erreur de l'argument non numérique de l'opérateur binaire dans R se produit lorsque vous essayez de faire de l'arithmétique sur des données non numériques, comme une chaîne de caractères ou un facteur.