Bonjour,
En fait si je crois que l'utilitaire existe sous la version ne nécessitant
pas d'étudiants de DEA (ceci dit que cela ne soit pas un encouragement à ne
pas modifier ses habitudes).
- Récupérer le fichier Iris sous R (là il faut quand même savoir se servir
de R)
- Après diverses opérations habituelles faire un fichier binaire des données
et un fichier des espèces en catégorie
- faire l'ACP non centrée des données
- Utiliser le module Discrimin option "Initialize:LinkPrep" et obtenir le
résultat avec l'option "Within Parameters" du même module (très largement
utilisé dans une célèbre "issue spéciale")
sous ADE-4
setosa 0.12176 0.14082 0.029556 0.010884
versicolor 0.2611 0.0965 0.2164 0.038324
virginica 0.39626 0.10192 0.2985 0.073924
sous R
> setosa versicolor virginica
> 0.1242490 0.2664327 0.4043429
> setosa versicolor virginica
> 0.14368980 0.09846939 0.10400408
> setosa versicolor virginica
> 0.03015918 0.22081633 0.30458776
> setosa versicolor virginica
> 0.01110612 0.03910612 0.07543265
Tiens cela ne donne pas tout à fait le même résultat. Ai-je fait une erreur
de calcul où y-a-t-il des considérations théoriques sous-jacentes ?
bien corsialement,
Sylvain.
> -----Message d'origine-----
> De : owner-adelist@biomserv.univ-lyon1.fr
> [mailto:owner-adelist@biomserv.univ-lyon1.fr]De la part de Daniel
> Chessel
> Envoyé : vendredi 13 juin 2003 08:45
> À : adelist
> Objet : Re: dispersion relative de pop.
>
>
> At 19:12 03/06/2003 +0100, Gudrun Bornette wrote:
>
>
> >nous essayons de quantifier la variabilité relative des traits
> d'individus appartenant à 5 populations.
> >L'intra population nous représente la dispersion de ces
> individus, mais a-t-on la possibilité de classer quantitativement
> les populations en termes de degré de variabilité des individus
> (tous axes factoriels confondus). Cela revient à calculer la
> distance entre la position des individus sur chaque axe factoriel
> et la position moyenne de la population résultant de l'inter-groupe.
> >
> >l'objectif est de démontrer que lorsque le niveau de contrainte
> subi par la population augmente, l'hétérogénéité des individus au
> sein de la population décroit.
> >
> >aurions nous raté l'utilitaire ? ou celui ci n'existe t il pas
> dans la version actuelle d'ADE
>
> La question est claire.
> Vous avez besoin d'un utilitaire qui calcule la variance d'une
> variable quelconque par classe.
> Vous n'avez pas raté l'utilitaire, il n'y est pas.
> Le plus simple est de passer dans R.
>
> Un exemple pour vous montrer l'efficacité du langage : votre
> question demande une ligne.
>
> Je cherche un tableau où il y a des variables quantitatives et
> une variable qualitative (pour les classes)
> Les Iris de Fisher conviennent.
> Le package mass contient ce jeu de données célèbre
> > library(mass)
> > data(iris)
> Le tableau est en mémoire
> > names(iris)
> [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width" "Petal.Length" "Petal.Width"
> "Species"
> les noms de variables sont en clair
> > summary(iris$Species)
> setosa versicolor virginica
> 50 50 50
> Il y a 50 individus pour 3 espèces et 4 variables quantitatives
> Si on veut la variance par variable et par espèce
> ça se lit exécuter de j=1 à 4 la fonction qui calcule par groupe
> la fonction var
> sur la colonne j de iris
> > lapply(1:4,function(x) tapply(iris[,x],iris$Species,var))
> [[1]]
> setosa versicolor virginica
> 0.1242490 0.2664327 0.4043429
>
> [[2]]
> setosa versicolor virginica
> 0.14368980 0.09846939 0.10400408
>
> [[3]]
> setosa versicolor virginica
> 0.03015918 0.22081633 0.30458776
>
> [[4]]
> setosa versicolor virginica
> 0.01110612 0.03910612 0.07543265
>
> ou bien
> > for (j in 1:4) print(tapply(iris[,j],iris$Species,var))
> setosa versicolor virginica
> 0.1242490 0.2664327 0.4043429
> setosa versicolor virginica
> 0.14368980 0.09846939 0.10400408
> setosa versicolor virginica
> 0.03015918 0.22081633 0.30458776
> setosa versicolor virginica
> 0.01110612 0.03910612 0.07543265
>
>
> et voilà
> Au début, demander de l'aide aux étudiants du DEA
> Cordialement
>
>
> Daniel Chessel - chessel@biomserv.univ-lyon1.fr
>
>
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