R Programming Tutorial

Apprenez à utiliser la fonction c() dans R pour combiner efficacement des valeurs dans des vecteurs.

Apprenez à mesurer la variabilité de vos données à l'aide de la fonction R sd(). Découvrez des exemples pratiques et des techniques essentielles pour traiter les valeurs manquantes et les données groupées.

Apprenez à trouver rapidement la valeur moyenne de vos données à l'aide de la fonction R median(). Découvrez des astuces pour traiter les valeurs manquantes et regrouper les données par catégories.

Calculez la moyenne de données numériques, logiques et pondérées à l'aide des fonctions de moyenne intégrées à R. Comprendre comment traiter les valeurs manquantes et appliquer la fonction aux vecteurs et aux cadres de données.

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.