Probabilité statistique

set.seed(123) contrôler l'aléatoire.

Indicateurs statistiques

• cor(vecteur1, vecteur2) coefficient de corrélation.
• mean(vecteur) moyenne.
• sd(vecteur) écart-type.

Loi de probabilité

library(stats)

Loi uniforme

• runif(n, min, max) renvoie n nombres aléatoires d'une loi continue uniforme.

Loi normale

• rnorm(nb, mean = 0, sd = 1) générer plusieurs nombres aléatoires suivant une loi normale.
• dnom(vecteur, moyenne, ecart_type) renvoie la densité de probabilité.
• pnorm(quantile, moyenne, ecart_type) renvoie la probabilité inférieure à la valeur (fonction de répartition).

Loi de Student

• qt(alpha, df = degrès_liberté) valeur \(f(x) = P(X \lt x)\).

Khi-2

• pchisq(quantile, degrés_liberté) renvoie la probabilité inférieure à la valeur (fonction de répartition).

Les tests

• shapiro.test(x) Shapiro-Wilk pour la normalité.
• bartlett.test() test de Bartlett.
• chisq.test(table(x,y)) test d'association du Khi2.
• ks.test(x, y) test de Kolmogorov-Smirnov.

Graphiques

library("ggstatsplot") * ggbetweenstats(df, group, value) faire un graphique et le test.

Indicateur

• DescTools::Gini(table_contigence) coefficient de Gini (0 égalité parfaite et 1 inégalité parfaite).