Bienvenue sur le blog Statistiques et logiciel R !
Un immense merci ! Vous êtes désormais plus de 19 000 abonnés à la lettre de diffusion.
Si vous n’êtes pas encore dans la boucle, 📩 cliquez ici pour nous rejoindre !
Si vous préférez les vidéos, vous pouvez cliquer ici pour vous rendre sur la chaîne youtube du blog 📺
Matrice de plots avec ggpairs de GGally
Matrice de plots avec ggpairs de GGally Lorsqu’on analyse des données, il est classique, lors d’une première étape, d’étudier la distribution de chacune des variables,
Un éditeur visuel pour R markdown
R markdown : utilisez l’éditeur visuel Cette année, on dirait bien que le père Noël est passé en avance ! Et dans sa hotte, il
equatiomatic : un package bien sympathique !
Equatiomatic : un package bien sympathique pour vos équations ! Si vous employez des modèles linéaires (ANOVA, régressions linéaires multiples, glm, modèles mixtes, etc…) pour
Mise en forme des graphiques ggplot2
Mise en forme des graphiques ggplot2 Lorsqu’on commence à employer le package ggplot2 pour visualiser des données, on a rapidement besoin de réaliser quelques mises
Introduction à la régression polynomiale
Introduction à la régression polynomiale Définition La régression polynomiale est une approche statistique qui est employée pour modéliser une relation de forme non-linéaire entre la
8 fonctions pour la manipulation
8 fonctions pour la manipulation Dans cet article, je vous présente, 8 fonctions très utiles, que j’utilise quasi quotidiennement pour analyser des données, et qui
Créer une table 1 avec R
Créer une table 1 avec R C’est quoi une table 1 ? Lorsqu’on rédige un rapport d’analyse statistique, ou une publication, pour communiquer les résultats
Analyser une playlist Spotify avec R
Analyser une playlist Spotify avec R Je ne sais pas ce que vous avez fait lors de l’annonce du confinement, mais personnellement, j’ai pris deux
Visualisation des données manquantes
Visualisation des données manquantes Dans cet article, je vais vous présenter quelques fonctions particulièrement intéressantes pour visualiser et explorer les données manquantes présentes dans un data frame,