{KefiR}, une librairie R pour simplifier les statistiques

Pourquoi KefiR ?

Depuis des années, je développe des fonctions pour les étudiants et les chercheurs. Kefi est un terme grec qui évoque une belle émotion, R le langage, et kéfir, ce mélange bien connus de microorganismes tous d'une belle utilité complémentaire, comme, je l'espère, les fonctions de ce package.

Installer KefiR avec remotes (ou devtools).

install.packages("remotes") ; require(remotes) 

remotes::install_github("Antoine-Masse/KefiR",force=TRUE)

# Répondre à la question (ou CRAN (2) ou,mieux None (3)).

library("KefiR")

Les fonctions les plus utiles sont écrites dans une police plus grande.

1) Fonctions dédiées aux statistiques

catego

Determining groups based on the results of a pairwise function

check_ech - Determine the differences in mean that I can detect for a known sample size

cor_ech

Anticipate the sample size that will be needed to detect a correlation (if there is one)

m.test - fonction très utile de comparaison de moyennes, rangs ou médianes pour 2 à n catégories. Choisit et réalise automatiquement tous les tests nécessaires (contrôle de la normalité, des variances) avec bootstrap et en s'adaptant aux données (appariées, ordinales...).

int.ech - fonction pour calculer l'intervalle de confiance d'un échantillon.

identify_ech

Identify the sample size needed to detect a difference between two samples

ind.median - Indexes around median.

int.pop

Confidence interval of a population

int.prop

Confidence interval of a proportion

int.prop.table

Confidence intervals on a matrix of a contingent

jb.norm.test et jb.normtest

Jarque-Bera test for normality

kurtosis.norm.test

Kurtosis test for normality

2) Fonctions dédiées au dataviz

biplt

make a biplot that allows you to see the relationship between two components of a PCA, the weight of the respective variables and to color by category pca, =c(1,2), ="blue", =0.25,xlab="cps",ylab="cps",cex=2,pch

corrigraph

igraph of correlated variables global or in relation to y

3) Fonctions dédiées à l'analyse des régressions

bootreg

Validating a bootstrap linear regression model

dsc

Obtain the best configuration to meet the objectives determined by one or more linear models.

dsc2

Check the robustness of a suggested dsc() prediction of X for objectives in Y by bootstrapping

dvar

Diversifies the variables of a dataframe by testing interactions, polynomials, logs... so that evolreg can draw a larger number of model combinations.

evolreg

Identify the best linear, logistic or mixed regression model using an evolutionary approach.

star - A function that transforms pvalues in stars ***

star.lm - Get stars for a linear model

valreg - Une fonction pour contrôler vos modèles linéaires simples, multiples ou mixtes et ne pas crier qu'une relation existe entre des variables numériques trop rapidement ! Idéale pour la validation de modèles linéaires et la validation de modèles linéaires mixtes.

4) Fonctions diverses

exp_dyn

Dynamic expansion on a vector (changing the mean without necessarily changing the range of values)


lms.to.table

Make a table to summary coefficients of a list of linear models

meanbp

Moving average (weighted) per iteration

mm.test

Automatic mean/median comparison

Mode

Calculation of the mode of a dataset

pairwise

Automation function for pairwise calculations.

pairwise.boot

Calculate an pairwise difference between samples by bootstrap without encountering a central-limit problem

parco

Parallel coordinates in a single line of code

pareto

Pareto chart

pde

Vary two parameters in a recipe and model the ideal recipe.

rr

Gage R&R

skewness.norm.test

Skewness test for normality

wilcoxon.cut.test