startR 2: Opérateurs et fonctions

Lise Vaudor

21 mars 2017

Opérateurs arithmétiques

Ils permettent d’effectuer des opérations arithmétiques simples, comme des additions, des multiplications,etc.

v1
## [1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2  5.1  2.0
v1+4 # addition
## [1]  6.3  7.6  5.1  6.4  6.5 14.2  9.1  6.0
v1-3 # soustraction
## [1] -0.7  0.6 -1.9 -0.6 -0.5  7.2  2.1 -1.0
v1*5 # multiplication
## [1] 11.5 18.0  5.5 12.0 12.5 51.0 25.5 10.0
v1/4 # division
## [1] 0.575 0.900 0.275 0.600 0.625 2.550 1.275 0.500
v1^2 # puissance
## [1]   5.29  12.96   1.21   5.76   6.25 104.04  26.01   4.00

Opérateurs de comparaison

Ils permettent de comparer des vecteurs entre eux.

v1
## [1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2  5.1  2.0
v1==3.6 # Ă©gal Ă 
## [1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
v1!=2   # différent de
## [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE

Opérateurs logiques

Ils permettent de vérifier si une proposition est vraie ou non.

v1
## [1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2  5.1  2.0
!(v1>10)    # NON logique
## [1]  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE
v1<2 & v1>5 # ET logique
## [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
v1<3 | v1>5 # OU logique
## [1]  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE

Notez également l’existence de la fonction is.na() qui permet d’évaluer si les éléments d’un vecteur sont vides ou non!

v9 <- c(3.2, NA, 8.9, 42.3, 59.2, NA)
is.na(v9)
## [1] FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE  TRUE

Opérateurs logiques ou de comparaison et fonction which()

L’utilisation d’opérateurs de comparaison et d’opérateurs logiques permet notamment de rechercher certains éléments des objets ayant certaines caractéristiques, grâce à la fonction which().

Par exemple:

v1
## [1]  2.3  3.6  1.1  2.4  2.5 10.2  5.1  2.0
which(v1>3)
## [1] 2 6 7
v1[which(v1>3)]
## [1]  3.6 10.2  5.1

Notez bien la différence entre les indices et les valeurs des vecteurs: which renvoie des indices, c’est à dire des numéros d’éléments.

Description des variables: Moyenne et médiane

On peut décrire le mode d’une variable via sa moyenne ou sa médiane.

x
##  [1] 53.0 44.7 58.5 35.7 42.1 56.6 63.1 36.5 43.8 46.9 51.2 59.6 41.0 41.5
## [15] 25.3 52.8 55.8 31.0 55.7 26.7 54.2 42.0 51.7 47.5 46.9 33.7 38.5 65.7
## [29] 58.4 46.3 40.7 47.3 53.7 43.7 51.1 43.4 52.5 23.5 61.2 63.4 40.6 59.2
## [43] 59.4 37.0 54.5 58.5 40.6 60.5 43.1 52.9

Description des variables: Variance et Ă©cart-type

On peut décrire la variabilité des données à travers la variance ou l’écart-type:

La variance et l’écart type de \(x=(x_1,x_2,...,x_n)\) sont égales à \[ var(x)=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}{(x_i-\bar{x})^2} \] \[ sd(x)=\sqrt{var(x)} \]

\(\sum{(x_i-\bar{x})^2}\) est la somme des écarts au carré entre les observations et la moyenne. Autrement dit, la variance est, à peu de choses près,la moyenne des [[écarts à la moyenne] au carré].

Description des variables: Quantiles, minimum, maximum

Le quantile d’ordre p de \(x=(x_1,x_2,...,x_n)\) correspond à la valeur \(\lambda\) telle que p% des données sont inférieures à p.

\[\begin{eqnarray} pr(X \leq \lambda)=p \end{eqnarray}\]

Les quantiles d’ordre 25%, 50%, et 75% sont aussi appelés premier quartile, deuxième quartile (ou médiane), et troisième quartile.

quantile(x, 0.10)
##  10% 
## 35.5

Le quantile d’ordre 10% (ou 0.10) de x est 35.5.

Cela signifie que seulement 10% des valeurs de x sont inférieures à 35.5.

Fonctions : Quelques remarques

Nous avons d’ores et déjà utilisé un certain nombre de fonctions, comme

Toutes les fonctions que nous avons utilisées jusqu’à présent sont définies sur le package de base de R.

Les fonctions sont des objets qui ont toutes un point commun: elles s’écrivent avec des parenthèses, dans lesquelles l’utilisateur précise la valeur des arguments si besoin est.

Fonctions: Quelques remarques

Si l’on passe les arguments à la fonction dans le bon ordre, on n’a pas besoin de préciser le nom des arguments. Ainsi, il est possible d’appeler la fonction quantile des deux manières suivantes:

quantile(x=x, probs=0.1)
##  10% 
## 35.5
quantile(x,0.1)
##  10% 
## 35.5

En revanche, l’appel suivant produira une erreur:

quantile(0.1,x)
## Error in quantile.default(0.1, x): 'probs' outside [0,1]

Fonctions: Aide

Le fichier d’aide associé à une fonction est toujours structuré de la même manière. Sans trop détailler, voici les parties qui me semblent les plus importantes…

Détails et References permettent en outre d’expliquer les détails de la méthode et éventuellement de citer la ou les publications associées à la méthode/fonction ou package.

Packages

Les packages sont des paquets de fonctions visant à réaliser des tâches un peu particulières. L’installation de base de R vous installe, par défaut, un certain nombre de packages (base, methods, stats, graphics, etc.)

Dans la suite de ce cours, nous serons amenés à utiliser le package dplyr qui sert à manipuler des tableaux de données.

Pour être en mesure d’utiliser les fonctions de ce package, il faut:

install.packages("dplyr")
library(dplyr)