Cours 2 Vecteurs Matrices. Généralités pour un objet… Un objet est caractérisé par son nom, son contenu, mais aussi ses deux attributs son mode: il en.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
Formation des enseignants Formation MATLAB. Formation des enseignants MATLAB® (pour MATrix LABoratory) est un logiciel scientifique de calcul numérique.
Advertisements

Cours 1 Installer R Premiers Pas. Généralités sur R R est un système d ’analyse statistique et graphique, clone de S+ (très cher), basé sur le langage.
Modes ouiNumérique, caractère, complexe logiqueListe list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe logiqueData.frame.
GCstar Gestionnaire de collections personnelles Christian Jodar (Tian)
Cours 2 Vecteurs, matrices,listes,séries temporelles, data frames.
Atelier 1 Le problème du surpoids sur géogébra. Etude de la prévalence du surpoids: (document Ressources pour la classe de terminale) Situation: On souhaite.
Génération de matrices matrix() Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa dimension,
Courbes d'Interpolation Interpolation de Lagrange, et Interpolation B-spline.
Cours 2 Vecteurs Matrices listes data frames. Généralités pour un objet… Un objet est caractérisé par son nom, son contenu, mais aussi ses deux attributs.
Cours 1 Installer R Premiers Pas. Avant de démarrer – R est un langage interprété et pas compilé constitué de packages et de bibliothèques – langage orienté.
Cours 3 statistiques avec R. Lois de probabilité, distributions On peut évaluer les quantités suivantes: Fonctions de répartition Densité Quantiles Simulations.
Cours 1 Généralités. Généralités sur R R est un système d ’analyse statistique et graphique, clone de S+ (très cher), basé sur le langage S (statistiques),écrit.
1 Programmation en C++ C++ de base ● Programme C++ ● Variables, objets, types ● Fonctions ● Namespace ● Tests ● Boucles ● Pointeurs, références.
Cours 1 Installer R Premiers Pas. Avant de démarrer – R est un langage interprété et pas compilé constitué de packages et de bibliothèques – langage orienté.
Cour Régulation AII3 Chapitre I: Modélisation des systèmes automatiques Abdelkhalek.S 1.
Cours 4 data frames. Modes ouiNumérique, caractère, complexe logique Liste list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe.
Cours 4 Compléments Quelques résumés statistiques.
Chapitre 6. Introduction à l’échantillonnage Les sondages Notions fondamentales Fluctuations d’échantillonnage d’une moyenne Théorème central limite C6-1.
Matrices. Génération de matrices matrix() Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa.
Cours 2 Vecteurs, matrices,listes,séries temporelles, data frames.
Des statistiques avec R. Génération de nombres aléatoires Rappel: Un échantillon est une partie d'une population sur laquelle s'effectue une étude statistique.
Aide à la simulation avec un tableur et au traitement des données
Module de gestion des tournées de livraison
Les tableaux différencier les variables simples des variables indicées (ordonnées et numérotées) un identificateur unique désigne un ensemble, une collection.
Pierre Joli Cours de Mathématique Pierre Joli
Listes,dataframes séries temporelles
Chapitre 1 nombres, chaînes de caractères, booléens, et VARIABLES
Session 1 6 mars 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
Chapitre 4 manipulation de données
Langage de manipulation de données (LMD)
Loi Normale (Laplace-Gauss)
AIDE A L’UTILISATION DU LOGICIEL LATISPRO
Matrices, déclaration en CSharp
Les bases de données et le modèle relationnel
Session 1 31 mai 2017 Plateforme ICONICS Justine Guégan
Vecteurs Matrices listes data frames
Cyber-Sphinx Séance 2.
Vecteurs Matrices listes data frames
Excel (et toute l’informatique) :
Introduction aux Statistiques Variables aléatoires
4.3 Estimation d’une proportion
Week 1 Lecture 1 Introduction à R L3PRO 2017.
Des statistiques avec R
3.3 loi discrète 1 cours 14.
Les tableaux.
Cyber-Sphinx Séance 2.
4.2 Estimation d’une moyenne
Manipulation D’Une Base De Données
Structure D’une Base De Données Relationnelle
Calcul Scientifique Initiation à SCILB
Calculs des incertitudes Lundi 30 Avril 2018 Master de Management de la Qualité, de la Sécurité et de l’Environnement.
 1____Probabilité  2______variables aléatoires discrètes et continues  3______loi de probabilités d’une v a  4_______les moyens et les moyens centraux.
1 Copyright © 2004, Oracle. Tous droits réservés. Extraire des données à l'aide de l'instruction SQL SELECT.
2 Copyright © 2004, Oracle. Tous droits réservés. Restreindre et trier les données.
Bases de données sous Access. Initiation aux bases de données  Structure d’une base de données.
Révision – mathématiques 8
Résolution d’un problème de diffusion 1D
Lois de Probabilité Discrètes
Lois de Probabilité Discrètes
Etude de la commande du système à inertie
Présentation 3 : Sondage aléatoire simple
Présentation 5 : Sondage à probabilités inégales
Présentation 8 : Redressement des estimateurs
Position, dispersion, forme
Programme d’appui à la gestion publique et aux statistiques
Passage primaire-secondaire
Chapitre 2 : Représentation de l’information dans la machine Introduction Représentation des nombres négatifs –Signe / valeur absolue –Complément à 1 –Complément.
PROGRAMMATION SOUS R. PRESENTE PAR : ACHETTOU ISMAIL LAARICH TARIQ ENCADRE PAR : Pr. EXPOSÉ SUR LA PROGRAMMATION SUR R 2.
Codification et représentation de l’information Enseignant: Mahseur mohammed Groupe FB: mi2016ua1 Chaine YT: Cours informatique.
DONNÉE DE BASE QM Manuel de formation. Agenda 2  Introduction  Objectif de la formation  Données de base QM: Caractéristique de contrôle Catalogue.
Transcription de la présentation:

Cours 2 Vecteurs Matrices

Généralités pour un objet… Un objet est caractérisé par son nom, son contenu, mais aussi ses deux attributs son mode: il en existe quatre principaux: numérique, caractère, complexe et logique sa longueur: nombre d’éléments de l’objet Pour connaître son mode et sa longueur, on peut utiliser respectivement les fonctions mode() et length() Une valeur manquante est représentée par NA, (mot réservé) Une valeur de mode caractère est représentée entre guillemets doubles

Génération de vecteurs En saisissant les valeurs séparées par des virgules à l’aide de la fonction c() : exemple: v=c(1,2,3) En générant des suites numériques l’opérateur : exemple v=1:10 les fonctions seq(): génère des suites régulières rep(): duplique une suite sample():effectue un tirage aléatoire En utilisant d’autres vecteurs et des opérations numériques +,-,*, /, ^ ou logiques (&,I,!,>, =,<=,==,!=)

Exemples: Si v1 et v2 sont deux vecteurs de même longueur, v3=v1+v2 V3=v1/v2 V3=v1^2 V3=v1>v2 paste( ): colle des vecteurs terme à terme après les avoir transformé en chaine de caractères: exemple paste(c(0,1,2),c(a,b,c)) “ 0a “ “ 1b “ “ 2c “

Séléction d’éléments dans un vecteur Deux modes de sélection ● Utiliser les indices de position des éléments de v ● Utiliser un vecteur booléen de même longueur que v, valant TRUE aux positions des éléments à sélectionner Exemples: v= -3:2; v[3];v[c(4,6)] ;a=c(4,6); v[a]; l=c(TRUE, TRUE, TRUE,FALSE,TRUE,FALSE); v[l]; l=v>0; v[l] l=which(v<0); v[l]

La fonction which() donne les positions pour lesquelles l’indicateur logique vaut TRUE. Exemple:v=c(1,2,3,4); which(v>2) 3 4 La fonction which()

“Dé-sélectionner” un élément dans un vecteur Utilisation d’indices négatifs pour dé-selectionner Exemple: w=c(1:4);w; [ 1] v=w[-4] ;v; [ 1] 1 2 3

La fonction rep() rep(x, times) x=1:4;y=rep(x,2);y Avec l’argument each z=rep(x,each=2);z; w=rep(x,c(1,2,1,2)); w ;

La fonction seq() crée une suite régulière Arguments principaux: from, to, by, lenght Exemples: x=seq(17); x; y=seq(from=3,to=8);y; y=seq(3,8);y;

La fonction seq() suite Argument by z=seq(from=3,to=8,by=0.5);z; Argument lenght t=seq(0,1,lenght=11);t;

Exemple d’utilisation de seq() x=seq(-3,3,by=0.05); y=exp(x); plot(x,y); > x [1] [13] [25] … 3.00

> y [1] [7] [13] [19] [25] … [121]

Construction de courbes

Un vecteur comme représentation d’une série statistique simple Soit x=c(x1,…,xn) On peut calculer la moyenne Mox=sum(x)/length(x) ou mean(x) La variance Vax par sum((x-mean(x))^2)/length(x) L’écart-type par Etx=sqrt(Vax)

Pour une série statistique pondérée… La moyenne, si x=c(x1,x2,…,xn) est pondérée par p=c(p1,p2,…pn), on peut poser A=p*x; B=p*(x^2) Et grace à ces vecteurs on peut calculer la moyenne des xi (formule  i pixi) par m=sum(A) Ou la variance des xi (formule  i pi(xi- m) 2 ) par v=sum(p*(x-m)^2) ou par la formule de Koenig (formule v= E(x^2)-E(X)^2) v= sum(B)-m^2

de même pour le moment centré d’ordre k, dont la formule est... On peut …

Compléments sur les vecteurs Il y a quatre types de base: Numériques, caractères, logiques, facteurs A chaque type correspond ses opérateurs. Par exemple on ne peut pas additionner des vecteurs caractères. Par contre on peut,bien sur, si v et w sont des vecteurs numériques, effectuer les opérations: w=v+2: ajoute 2 à tous les éléments de v k=v+w : attention si les deux vecteurs ne sont pas de même longueur, donne un vecteur de la longueur du plus grand, en dupliquant le plus court

On peut modifier ou tester le mode d'un vecteur as.numeric() :impose le mode numérique is.numeric() :booléen TRUE ou FALSE as.character() :impose le mode caractère is.character() :booléen TRUE ou FALSE as.factor(),is.factor(), as.logical(),is.logical()… Certaines fonctions modifient le mode d'un objet: factor(): contraint à être facteur cut():contraint un vecteur numérique à être un facteur paste(): transforme en chaine de caractères etc...

Exemples de conversion d ’objets Conversion en numérique:as.numéric() FALSE->0 TRUE ->1 “ 1 ”, “ 2 ”,..->1,2, “ A ”->NA Conversion en logique: as.logical() 0->FALSE autres nombres ->TRUE “ FALSE”->FALSE“ TRUE” ->TRUE autres caractères ->NA Conversion en caractère:as.character() 1,2,…-> “ 1 ”, “ 2 ” FALSE- > “ FALSE ” TRUE -> “ TRUE ”

Génération de nombres aléatoires Rappel: Un échantillon est une partie d'une population sur laquelle s'éffectue une étude statistique. On peut disposer d'échantillons issus d'une expérimentation, ou, si on connait la loi de la variable parente X,(de distribution connue) simuler ces observations: on parlera d'échantillon empirique (ou observé) et d'échantillon simulé. La taille d'un échantillon est le nombre d'observations de l'échantillon

Exemple 1 X: v.a.r taille de la population P Un échantillon de taille 5 issu d'une expérimentation: E=c(1.60,1.80,1.72,1.78,1.63) Un échantillon simulé la loi uniforme discrète U (n)(où les pi sont tous égaux):sample() E=sample(1:15,10);a; [1]

Exemple 2: lois discrètes La loi binomiale B(n,p), rbinom() P ( X = k )=[n!/p!(n-p)!] p^k ( 1 - p )^n-k rbinom(10,10,0.3) [1] rbinom(100,10,0.3) [1]

la loi de Poisson P ( ):rpois() (rappel: p(X=k)=e^{- } ^k/k!) exemple: b=rpois(10, 5);b [1] la loi géométrique g (p): rgeom() (rappel:p(X=k) = p (1-p)^k ) c=rgeom(10,0.25); c; [1]

La loi normale N (m,  ): Exemples: Un échantillon simulé de taille 10 en supposant que X suit une loi normale de paramètres (1,75;15) x=rnorm(10,175,15);x [1] rnorm(100):génère 100 observations issues de la loi normale de paramètres 0 et 1 (par défaut) rnorm(100, mean=2,var=3): génére 100 observations issues de la loi normale de paramètres 2 et 3

Quelques précisions sur la fonction sample() Plusieurs sens sample():échantillon, tirages avec ou sans remise, permutations exemples: v1= sample(1:10) : permutation de{1,2,..,10} v2= sample(1:10,3) : tirage sans remise (par défaut )de 3 éléments parmi 10 v3= sample(1:2,10,replace=TRUE) : tirage avec remise de 10 valeurs 1 ou 2 au hasard pour un tirage non uniforme on précise le vecteur probabilité(p1,…pn) avec  pi=1. v4=sample(1:5,3,prob=c(0.1,0.2,0.1,0.5,0.1))

Tableau Comparatif ouiNumérique, caractère, complexe logiqueListe list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe logiqueData.frame NonNumérique,caractère,complexe logiqueMatrice matrix NonNumérique,caractère,complexe logiqueTableau array NonNumérique,caractèreFacteur factor NonNumérique,caractère,complexe logiqueVecteur vector Plusieurs modesModes possibles

Matrices

Génération de matrices matrix() Ce sont des vecteurs qui possèdent un argument supplémentaire, qui est lui-même un vecteur de longueur 2, sa dimension, et qui définit le nombre de lignes et de colonnes M=matrix(data=NA,nrow=1,ncol=1,byrow=FALSE,) exemple:M=matrix(5:16,3,4,byrow=TRUE) Sélection dans une matrice,sous-matrices M[1,2],M[c(2,3),c(3,4)] M[i,],M[,j]: sélection d’une ligne ou d’une colonne, on obtient un vecteur M[c(1,5,4),]: sélection de plusieurs lignes (1,5 et 4), on obtient une nouvelle matrice Dimension d’une matrice: dim(): renvoie la dimension de la matrice. On peut aussi imposer cette dimension

Sélection dans une matrice exemple: v=1:12; M=matrix(v);dim(M)=c(3,4);M; [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] [2,] [3,] Indice linéaire (par colonne) M[v],M[-v] exemple:M[-3] donne la matrice privée de son troisième élément, soit le vecteur... M[M[,1]>0,]:sélectionne la sous matrice pour laquelle les valeurs dans la première colonne sont positives, soit...

Opérations sur les matrices Les opérateurs habituels fonctionnent élément par élément Le produit matriciel algébrique:%*% t():transposition diag(): si v est un vecteur, diag(v)crée une matrice diagonale ayant v sur la diagonale si M est une matrice, diag(M) extrait la diagonale de M sum():si v est un vecteur ou une matrice, sum(v) calcule la somme de tous les éléments de v sum(v,na.rm=TRUE):somme sans tenir compte des NA

det(): déterminant d ’une matrice carrée solve():inverse d ’une matrice, ou résolution d ’un système d ’équations linéaire eigen(): calcul des valeurs propres et vecteurs propres Opérations sur les matrices (suite)

Opérations sur les matrices: la fonction apply() apply(M,margin,fun,…):applique à M la fonction fun (ou un opérateur, mais qui doit alors être mis entre guillemets),margin indique si l’action doit être appliquée sur les lignes ( margin=1), les colonnes ( margin=2) exemples: apply(M,1,sum):le résultat est une colonne formée des sommes des lignes de la matrice apply(M,2,sum):pareil pour les colonnes

Listes, series temporelles

Les listes Création de listes: avec la fonction list() Il n’y a aucune contrainte sur les objets qui y sont inclus Exemple: x=1:10;y= letters ; L=list(x,y); crée une liste sans nom L=list(chiffres=0:9,lettres=letters);L $chiffres [1] $lettres [1] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j" "k" "l" "m" "n" "o" "p" "q" "r" "s" "t" "u" "v" "w" "x" "y" "z" Les deux champs sont accessibles par L$chiffres; L$lettres;

Les listes (exemple) On trouve souvent des listes comme résultat d'une commande R exemple:lm() est une fonction retournant pour un modèle linéaire une liste contenant au moins: coefficients, résidus, valeurs estimées,rangs, poids....

Les series temporelles La fonction ts() va créer une série temporelle à partir d’un vecteur (ou d’une matrice), et des options suivantes ts(data=,start=,end=,frequency=…) data:un vecteur ou une matrice start: le temps de la première observation end:le temps de la dernière observation frequency: le nombre d’observations par unité de temps

t=ts(matrix(rpois(36,5),12,3),start=c(1961,1), frequency=12) Series 1 Series 2 Series 3 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

plot(t)

Modes ouiNumérique, caractère, complexe logiqueListe list ouiNumérique,caractère,complexe logiqueSérie temporelle ts OuiNumérique,caractère,complexe logiqueData.frame NonNumérique,caractère,complexe logiqueMatrice matrix NonNumérique,caractère,complexe logiqueTableau array NonNumérique,caractèreFacteur factor NonNumérique,caractère,complexe logiqueVecteur vector Plusieurs modesModes possibles

Conversion d ’objets Conversion en numérique:as.numéric() FALSE->0 TRUE ->1 “ 1 ”, “ 2 ”,..->1,2,..“ A ”->NA Conversion en logique: as.logical() 0->FALSE autres nombres ->TRUE “ FALSE”->FALSE “ TRUE” ->TRUE autres caractères ->NA Conversion en caractère:as.character() 1,2,…-> “ 1 ”, “ 2 ” FALSE- > “ FALSE ” TRUE -> “ TRUE ”