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Comparez les instructions suivantes avec celles du chapitre Régression et représentation graphique.
Pour l'exemple suivant, utilisez un éditeur de texte extérieur à \splus
et écrivez les données suivantes dans un fichier appelé chemical.data
Placez ce fichier dans le directoire à partir duquel vous lancez S-PLUS:
Temp Conc Catalyseur Recolte
obs.1 160 20 C1 59
obs.2 160 20 C2 50
obs.3 160 20 C1 61
obs.4 160 20 C2 54
obs.5 160 40 C1 50
obs.6 160 40 C2 46
obs.7 160 40 C1 58
obs.8 160 40 C2 44
obs.9 180 20 C1 74
obs.10 180 20 C2 81
obs.11 180 20 C1 70
obs.12 180 20 C2 85
obs.13 180 40 C1 69
obs.14 180 40 C2 79
obs.15 180 40 C1 67
obs.16 180 40 C2 81
Puis continuez avec les commandes suivantes:
chem <- read.table("chemical.data",
header=T)
= Lit les données dans un tableau de données
chem[,1] <- as.factor(chem[,1])
= Définit la variable Temp en tant que facteur
chem[,2] <- as.factor(chem[,2])
= De meme pour la variable Conc
attach(chem)
= Permet de travailler directement avec les variables Temp, Conc, \ldots
Temp
= Affiche la variable {\em Temp}
aov.chem <- aov(Recolte ~ Temp+Conc +Catalyseur)
= Fait une analyse de variance \`a trois voies
motif() ; par(mfrow=c(2,2))
= Fenetre graphique
plot(aov.chem)
= Deux représentations graphique du modèle
aov.chem.2 <- aov(Recolte ~ Temp*Con*Catalyseur)
= Analyse de variance avec toutes les interactions
summary(aov.chem.2)
= Tableau ANOVA
plot(aov.chem.2)
= Deux représentations graphiques du modèle
scatter.smooth(1=16,residuals(aov.chem.2))
= Représentation des résidus contre $i$ avec un lissage
abline(h=0,lty=2)
= Ajoute une ligne horizontale
interaction.plot(Temp,Conc,Recolte)
= Graphiques pour détecter des interactions
interaction.plot(Temp,Catalyseur,Recolte)
interaction.plot(Conc,Catalyseur,Recolte)
Marcel Baumgartner